Der Kern dieser Arbeit ist, Naturprozesse und Marktnachfrage unter einen Hut zu bringen. Fischbestände wachsen und schwanken nach eigenen Regeln – die Führungsaufgabe besteht darin, Produktion, Verträge und Lieferzusagen trotzdem zusammenzuhalten.
Führungskräfte in der Produktion in Aquakultur und Fischerei leiten große Fisch- und Fangbetriebe – von der Marktbeobachtung bis zur Aufzucht im Wasser.
Führungskräfte in der Produktion in Aquakultur und Fischerei planen, leiten und koordinieren die Produktion in großangelegten Aquakultur- und Fischereibetrieben zum Fangen und Ernten von Fisch und Schalentieren sowie zur Aufzucht von Fisch, Schalentieren oder anderen Formen aquatischen Lebens als Cash Crops oder zur Freisetzung in Süß- oder Salzwasser. Zu den Aufgaben gehören - (a) Überwachen der Markttätigkeit in Aquakultur und Fischerei sowie Planen der Produktions- und Fangtätigkeiten zur Erfüllung von Vertragsanforderungen und Marktnachfrage; (b) Aufstellen und Verwalten von Haushaltsplänen, Überwachen von Produktionsleistung und Kosten, Erfassen von Informationen wie Fischereimanagementpraktiken und Erstellen von Finanz- und Betriebsberichten; (c) Beraten mit Käufern zur Vereinbarung des Verkaufs von Erzeugnissen und Fängen; (d) Abschließen von Verträgen mit Fischereikapitänen oder Eigentümern von Schiffen und Aquakulturbetrieben für Fischerei- und Aquakulturtätigkeiten oder für die Produktionsleitung; (e) Durchführen und Organisieren von Bestandsuntersuchungen in Aquakultur oder Fischerei zur Erkennung von Krankheiten oder Parasiten; (f) Entwickeln und Koordinieren von Maßnahmen zur Verbesserung der Schlupf- und Wachstumsraten von Fischen sowie zur Vorbeugung von Krankheiten in Brutanstalten; (g) Überwachen von Umgebungen, um die Bedingungen für aquatisches Leben aufrechtzuerhalten oder zu verbessern; (h) Leiten und Überwachen des Fangens und Laichens von Fischen, der Eibrütung und der Aufzucht von Jungfischen unter Anwendung von Kenntnissen der Managementpraktiken und Fischzuchttechniken; (i) Koordinieren der Auswahl und Pflege des Zuchtbestands; (j) Leiten und Überwachen des Transfers ausgewachsener Fische in Seen, Teiche, Bäche oder kommerzielle Becken; (k) Einkaufen von Maschinen, Ausrüstung und Betriebsmitteln wie Schiffen und Netzen; (l) Organisieren von Tätigkeiten wie der Wartung von Schiffen, Booten und Ausrüstung; (m) Überwachen der Auswahl, Schulung und Leistung von Aquakultur- oder Fischereiarbeiter/innen und Auftragnehmern. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Leiter/in Aquakulturproduktion - Leiter/in Fischereibetrieb - Landkapitän/in (Fischerei) - Leiter/in Trawlerbetrieb Einige verwandte, anderswo eingeordnete Berufe: - Fischzüchter/in - 6221 - Leiter/in Fischbrutanstalt - 6221 - Austernzüchter/in - 6221 - Meeresfrüchtezüchter/in - 6221 - Kapitän/in Fischereifahrzeug (Küstengewässer) - 6222 - Fangkapitän/in (Hochsee) - 6223
Führungskraft für die Ernte aquatischer Organismen · Führungskraft für die Zucht aquatischer Organismen · Führungskraft in der Aquakulturproduktion · aquaculture harvesting manager · aquaculture harvesting supervisor · aquaculture husbandry manager · aquaculture on-growing manager · aquaculture on-growing supervisor · aquaculture production manager · aquatic animals husbandry manager · fish farm harvesting manager · fish farm on-growing manager · +6 weitere
Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 1312.
Die Zucht- und Überwachungsarbeit selbst bleibt unverändert — was an Nachfrage verliert, ist die Berichts-, Personal- und Budgetaufbereitung am Schreibtisch.
Führungskräfte in der Produktion in Aquakultur und Fischerei 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 13 verglichenen Berufen ist keiner weniger betroffen als dieser. Gruppe: Produktions- & Fachbereichsleitung |
Ähnlich eingeordnet: Leitung Kinderbetreuung · Angehörige gesetzgebender Körperschaften · Leitung Sport, Erholung und Kultur
Gemessen wurde bislang nur textbasierte Software — Fütterungs-, Netz- und Inspektionsroboter sowie Sensoren zur Wasserüberwachung hat keine Studie einzeln erfasst. Damit bleibt die körpernahe, technische Seite dieser Arbeit die große Unbekannte. Nach heutigem Stand also wenig belastbar Betroffenes — die Entwicklung bei Agrar- und Aquakultur-Robotik 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
Für diese Rolle gibt es einen eigenen Messwert, und er liegt in der untersten Stufe: Der körperlich geprägte Zucht- und Überwachungsvorgang selbst ist als kaum betroffen gemessen — ein Expertenpanel hat die Werte für solche Berufe ausdrücklich nach unten korrigiert, und für die eigentliche Arbeit ist keine Verschiebung dokumentiert. Verändert ist die Schreibtischseite der Betriebsleitung: Die Nachfrage nach Berichts- und Ablaufverfolgungsarbeit sinkt in Stellenanzeigen um rund ein Viertel, die administrative Personalarbeit liegt in der höchsten Betroffenheitsstufe, und die Rechenseite der Budgetplanung wurde deutlich höher eingestuft — als Automatisierungspotenzial, nicht als bereits gemessener Vollzug. Beim Einkauf schließlich widersprechen sich die Untersuchungen offen: Die eine sieht Beschaffung als kaum betroffen, die andere führt sie unter den am stärksten betroffenen Berufen — hier bleibt die Richtung ungeklärt.
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 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.
Die planende und preisoptimierende Seite der Beschaffung gerät durch KI in Bewegung, das Aushandeln und Pflegen von Lieferantenbeziehungen bleibt menschliche Arbeit.
Beim Optimieren von Preisen, Mengen und Lieferketten zählt der Einkauf zu den am stärksten von KI berührten Bereichen: Wo Aufgaben besonders KI-fähig sind, sinkt anschliessend die Nachfrage nach den zugehörigen Fähigkeiten, und die Arbeit verlagert sich innerhalb des Berufs zu weniger berührten Teilaufgaben. Zugleich stuft eine andere Untersuchung genau die Kern-Einkaufsberufe als kaum berührt ein, sodass das Bild uneinheitlich bleibt. Absehbar ist vor allem eine Verschiebung: Die datengetriebene Analyse übernimmt zunehmend KI, das Aushandeln und Pflegen der Lieferantenbeziehungen bleibt eine menschliche Aufgabe.
Das Aufsetzen von Budgets und Finanzplänen verschiebt sich zur KI hin, das Einordnen und Verantworten der Zahlen bleibt gefragt.
Das Planen und Kontrollieren von Budgets zählt zu den Finanztätigkeiten, deren KI-Nähe zuletzt gestiegen ist — die strukturierte, datengetriebene Rechenarbeit lässt sich mit KI-Werkzeugen zu einem guten Teil erledigen, von Budgetvorlagen bis zum Durchspielen verschiedener Szenarien. In stark KI-nahen Betrieben geht die Nachfrage nach reinen Budgetierungs- und Rechnungswesen-Kompetenzen etwas zurück. Zugleich bleibt Budgetierung gerade in den hoch betroffenen Berufen eine der meistgeforderten Fähigkeiten — das Rechnen verschiebt sich also eher zur KI, das Einordnen und Verantworten der Zahlen bleibt beim Menschen.
Das Züchten von Wasserlebewesen und das Überwachen ihrer Umgebung bleibt körperliche Arbeit, an der die heutige KI kaum ansetzt.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Wasserlebewesen zu züchten und ihre Umgebung zu überwachen ist eine Tätigkeit mit hohem körperlichem und praktischem Anteil — und genau dort stößt die aktuelle KI an ihre Grenzen. Gleich mehrere unabhängige Untersuchungen ordnen dieses Berufsfeld zu den am wenigsten betroffenen ein, und Fachleute setzten die Einschätzung sogar noch tiefer an als die ursprünglichen Befragungen, weil sich Arbeit mit körperlichem Zugriff schwer automatisieren lässt. Vom praktischen Kern über die planende Ebene bis zu den Hilfstätigkeiten zeigt sich durchgehend wenig Bewegung.
Zuletzt geprüft 2026-07-19
Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Führungskräfte in der Produktion in Aquakultur und Fischerei · 1312
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).
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.
In pricing and supply chain optimization, Purchasing Managers and Wholesale and Retail Buyers emerge as the most exposed, while in process automation and operational efficiency the most exposed tasks are linked to Sales Engineers and Other Engineering Technologists.
Across all specifications, coefficients on task-level AI exposure are negative and of similar magnitude: greater exposure reduces the intensity with which firms demand skills linked to those tasks. […] a one–standard deviation increase in task-level AI exposure lowers demand for the associated skills by about 2 percent over five years. Because the dependent variable is a share, this implies reallocation of labor effort away from exposed tasks and toward less-exposed tasks within the same occupation.
Purchasing Agents (13-1023) 1.51 / High-skill, high-wage occupations are the most exposed to artificial intelligence. […] These are occupations that require cognitive skills that cannot be automated with a discrete set of instructions, but for which artificial intelligence excels
One-third of organizations expect AI to reduce their workforce in the coming year, even though large-scale job losses have not yet shown up in overall employment data. […] Anticipated reductions are highest in service operations, supply chain, and software engineering. Across nearly all functions, anticipated decreases outpaces those already observed. / This trend is particularly pronounced in service operations, supply chain/inventory management, marketing and sales, and software engineering, where the expected decrease in employees for the next year significantly exceeds the actual decrease reported over the past year.
Minimal Exposure 3323 Buyers 0.39 0.08 / Minimal Exposure 1324 Supply, Distribution and Related Managers 0.38 0.05 / 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. / a more granular distinction of Minimal Exposure, where some interaction with GenAI may occur, but without significantly altering the nature of these roles / 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.
Performing financial estimates to develop a household budget 0.37 0.64 0.64 The task of performing financial estimates to develop a household budget can be significantly automated with generative AI tools like ChatGPT due to the structured and data-driven nature of budget calculations. GenAI can generate budget templates, provide financial advice based on data inputs, and simulate different financial scenarios, which aligns closely with the theoretical group's higher score of 0.64, indicating strong po tential for automation with AI's current capabilities. [norm.] / Conversely, for tasks like ‚maintaining documentation of classes with children' or ‚performing finan cial estimates for household budgets', the experts recognized the structured and analytical nature of these tasks, which generative AI can assist with to a substantial degree. [norm.]
Additionally, some occupations – such as financial analysts, and web and multimedia developers (gradient 4), as well as bank tellers, translators, applications programmers, investment advisers (gradient 3) – have increased their levels of exposure, highlighting the expanding abilities of GenAI technology to potentially automate more specialized tasks in professional and technical roles.
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. Some of the most frequently demanded skills in financial management include budgeting and accounting.
The most demanded skills in occupations with high AI exposure are management, business processes and social skills. Management and business processes contain skills such as project management, budgeting and accounting, administration, clerical tasks and customer support. On average across the 10 OECD countries in the sample, 72% of vacancies in high AI exposure occupations demand at least one management skill and 67% demand at least one business processes skill. [norm.]
For JPMC, applications in fraud detection, predictive modeling, and financial forecasting map most closely to tasks performed by Other Financial Specialists and by Accountants and Auditors. / we find that higher mean exposure of an occupation's tasks to employer-adopted AI applications reduces subsequent employment growth in that occupation–firm pair, while greater concentration of exposure raises it. […] a one–standard deviation increase in mean task exposure reduces the occupation's within-firm employment share by about 14.5 percent over five years, while a similar increase in concentration raises it by about 7.5 percent.
Not Exposed 6221 Aquaculture Workers 0.22 0.15
Not Exposed 1312 Aquaculture and Fisheries Production Managers 0.22 0.08
Not Exposed 9216 Fishery and Aquaculture Labourers 0.11 0.03 Occupations where most tasks remain relatively unaffect-[norm.] ed 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.
Die Zucht- und Überwachungsarbeit bleibt nach GenAI-Messung unverändert, während Berichts-, Personal- und Budgetaufbereitung an Nachfrage verlieren
Für diese Rolle liegt ein eigener Messwert vor: Die ILO führt 1312 mit einem Mittelwert von 0,22 bei einer Streuung von 0,08 in der untersten Kategorie „Not Exposed", und ein Expertenpanel hat die Werte für körperlich geprägte Berufe ausdrücklich nach unten korrigiert — für den Zucht- und Überwachungsvorgang selbst ist damit keine Verschiebung dokumentiert. Verändert ist die Schreibtischseite der Betriebsleitung: Bei Produktionsleitungen sinkt die Nachfrage nach Berichts- und Ablaufverfolgungsarbeit in Stellenanzeigen um 26,6 beziehungsweise 24,8 Prozent, die administrative Personalarbeit liegt in der höchsten Expositionsstufe (Personalsachbearbeitung 0,6), und der Rechenteil der Budgetplanung wurde von 0,37 auf 0,64 hochgesetzt — als Automatisierungspotenzial an einem Haushaltsbudget, nicht als gemessener Vollzug. Beim Einkauf widersprechen sich die Quellen offen: Die ILO sieht Einkäufer und Beschaffungsleitung bei minimaler Exposition (0,39 beziehungsweise 0,38 mit sehr niedriger Streuung), OECD und eine Firmen-KI-Auswertung führen Purchasing Agents und Purchasing Managers dagegen unter den am stärksten exponierten Berufen — die Richtung bleibt hier ungeklärt.
Gemessen wurde ausschließlich generative Software: Fütterungs-, Netz- und Inspektionsrobotik sowie Sensorik zur Wasserüberwachung sind von keiner Quelle auf Tätigkeitsebene erfasst, und auch der protokollierende Anteil von „Umgebung überwachen" ist nicht separat vermessen.
Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.
Diese Seite beschreibt Führungskräfte in der Produktion in Aquakultur und Fischerei allgemein — mit Tätigkeiten wie „Programme und Betriebsabläufe planen und koordinieren“ oder „Personal führen, einstellen und schulen“.
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): Führungskräfte in der Produktion in Aquakultur und Fischerei — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/fuehrungskraefte-in-der-produktion-in-aquakultur-und-fischerei
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Wie diese Aussagen entstehen — Methodik & Evidenzklassen · Datensatz Version 1.0