Der Kern dieser Arbeit ist, ständig neu abzuwägen, was sich verkaufen lässt: Sortiment, Preis und Bestand so aufeinander abstimmen, dass am Ende die Regale stimmen und die Zahlen auch. Einkauf, Werbung, Personal – all das hängt an dieser einen Entscheidung, was ins Geschäft kommt.
Führungskräfte in Groß- und Einzelhandel entscheiden, was im Laden steht, wie viel es kostet und wer es verkauft.
Führungskräfte in Groß- und Einzelhandel planen, organisieren, koordinieren und kontrollieren den Betrieb von Einrichtungen, die Waren im Einzel- oder Großhandel verkaufen. Sie sind verantwortlich für die Budgets, die Personalausstattung sowie die strategische und operative Leitung von Geschäften oder von organisatorischen Einheiten innerhalb von Geschäften, die bestimmte Produktarten verkaufen. Zu den Aufgaben gehören - (a) Festlegen von Produktsortiment, Lagerbeständen und Servicestandards; (b) Formulieren und Umsetzen von Einkaufs- und Marketingrichtlinien sowie Festlegen von Preisen; (c) Bewerben und Anpreisen der Waren und Dienstleistungen der Einrichtung; (d) Führen von Aufzeichnungen über Lagerbestände und Finanztransaktionen; (e) Durchführen der Budgetierung für die Einrichtung; (f) Kontrollieren von Auswahl, Schulung und Beaufsichtigung des Personals; (g) Sicherstellen der Einhaltung von Arbeitsschutzvorschriften. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Leiter einer Lebensmittelabteilung - Einzelhandelsleiter - Geschäftsleiter - Supermarktleiter Einige verwandte, anderswo eingeordnete Berufe: - Vertriebsleiter - 1221 - Ladeninhaber - 5221 - Verkaufsaufsicht im Einzelhandel - 5222 - Verkäufer/in im Einzelhandel - 5223 Anmerkungen Führungskräfte in Groß- und Einzelhandel sind häufig in relativ kleinen Einrichtungen ohne Führungshierarchie beschäftigt. Die Leiter großer Einzelhandelseinrichtungen wie Supermärkte und Kaufhäuser sollten jedoch im Allgemeinen ebenfalls dieser Gruppe zugeordnet werden, auch wenn solche Einrichtungen über eine Hierarchie von Führungskräften und Aufsichtspersonen verfügen können. Geschäftsführer von Gruppen von Einrichtungen wie Supermarkt- oder Kaufhausketten werden hingegen in Berufsgattung 1120: Geschäftsführer und Vorstandsvorsitzende eingeordnet. Betreiber kleiner Geschäfte, für die die Leitung und Beaufsichtigung von Personal keinen wesentlichen Bestandteil der Arbeit darstellt, werden in Berufsgattung 5221: Ladeninhaber/innen eingeordnet. Personal, das die Tätigkeiten von Verkaufspersonal, Kassenpersonal und anderen Beschäftigten kontrolliert und leitet, jedoch keine Verantwortung für die Festlegung des Produktsortiments, die generelle Preisgestaltung, Budgets und Personalstärke sowie für Auswahl und Anwerbung trägt, wird in Berufsgattung 5222: Verkaufsaufsicht im Einzelhandel eingeordnet.
Gebietsverkaufsleiter · Gebietsverkaufsleiter/Gebietsverkaufsleiterin · Gebietsverkaufsleiterin · Kaufhausleiter · Kaufhausleiterin · Kundenbetreuer · Kundenbetreuerin · Ladenmanager · Ladenmanager/Ladenmanagerin · Ladenmanagerin · Leiter einer Warenhausabteilung · Leiter einer Warenhausabteilung/Leiterin einer Warenhausabteilung · +92 weitere
Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 1420.
Das Organisieren von Ware und Fläche bleibt unberührt — die Verschiebung trifft die Markt- und Bedarfsanalyse im Einkauf, wo eine Umschichtung innerhalb der Rolle erwartet wird.
Führungskräfte in Groß- und Einzelhandel liegt nahe am oberen Rand — von Fahrzeugreiniger · am wenigsten bis Datenerfasser · am stärksten betroffen.
| Eigene Auswertung | ILO-Einstufung | In der Berufsgruppe |
|---|---|---|
| oberstes Fünftel von 411 Berufen | im unteren Bereich der von generativer KI berührten Berufe | Von 4 verglichenen Berufen ist keiner stärker betroffen als dieser. Gruppe: Leitung Handel & Gastgewerbe |
Ähnlich eingeordnet: IT-Dienstleistungsleitung · Weitere Führungskräfte der Verwaltung · Filialleitung Finanz- und Versicherungswesen
Zwei Punkte bleiben offen: Die vorliegenden Studien kommen beim Einkauf zu unterschiedlichen Ergebnissen, ein klares Bild lässt sich daraus noch nicht ableiten. Und Regal- sowie Lagerroboter — der naheliegendste Automatisierungsweg für die Arbeit an Fläche und Bestand — wurden bislang von keiner Untersuchung betrachtet. Nach heutigem Stand lässt sich hier also wenig Belastbares sagen; die Entwicklung bei der Lagerautomatik lohnt 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
Das Einräumen, Bestücken und Organisieren der Verkaufsfläche gehört zu den am wenigsten betroffenen Teilen der Arbeit — diese Nähe zum physischen Produkt schützt. Anders im Einkauf: Zwar gehen die Einschätzungen hier weit auseinander, doch der belastbarste Befund ist keine Verdrängung, sondern eine Umschichtung innerhalb derselben Rolle — rund zwei Prozent weniger Nachfrage nach den betroffenen Analyseaufgaben je Fünfjahresschritt, während Verhandlung und Lieferantenbeziehung gar nicht gemessen sind. Bei der Einhaltung eigener Vorschriften zeigt sich die Verschiebung bislang nur im Finanzsektor; in den meisten anderen Branchen bleibt sie gering. Ob sich die Bewertung eines Verstoßes oder die Anordnung von Maßnahmen selbst verschiebt, hat noch keine Untersuchung gemessen.
Der telefonische und digitale Verkauf verschiebt sich stark, das persönliche Vorführen am Produkt weniger.
Beim Verkaufen trennt sich die Aufgabe deutlich: Der telefonisch und digital vermittelte Verkauf gehört zu den am stärksten von KI erfassten Tätigkeiten, während das persönliche Vorführen am Produkt nur teilweise berührt wird. KI-Anwendungen rund um die Kundeninteraktion konzentrieren sich messbar auf Verkaufsberufe, und Betriebe mit höherer KI-Nutzung fragen bereits weniger Verkaufs- und Kundenservice-Fähigkeiten nach. Die unmittelbare Präsenz am Produkt bleibt dabei der Teil, der am ehesten menschlich bleibt.
Das Prüfen von Regeln an Daten und Dokumenten verschiebt sich, die Kontrolle vor Ort bleibt.
Das Auswerten von Daten und Vorschriften auf Verstöße gehört zu den Aufgaben, die KI heute am deutlichsten mitübernimmt — vor allem in Finanzdienstleistungen, wo der Einsatz bereits hoch ist, während er in anderen Branchen noch niedrig bleibt. Wo die Aufgabe stärker von KI berührt wird, geht die Arbeitsnachfrage etwas zurück, im Ganzen bleibt der Beschäftigungseffekt aber moderat, weil die Produktivität an anderer Stelle wieder Nachfrage schafft. Die Prüfung der Sicherheit direkt vor Ort dagegen bleibt Sache der Menschen.
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 Organisieren von Warenbestand und Verkaufsfläche bleibt vom Anfassen geprägt und weitgehend unberührt.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Das Einräumen, Ordnen und Bereitstellen von Waren zählt zu den am wenigsten betroffenen Tätigkeiten: Die praktische Arbeit an Regal und Fläche lässt sich schwer automatisieren, und Fachleute haben die Automatisierungswerte für solche manuellen Aufgaben ausdrücklich nach unten korrigiert. Einzelne angrenzende Teilaufgaben, etwa im direkten Verkauf, sind stärker berührt, und anordnende oder planende Rollen liegen dabei höher als die ausführenden.
Zuletzt geprüft 2026-07-19
Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Führungskräfte in Groß- und Einzelhandel · 1420
Gradient 4 5244 Contact Centre Salespersons 0.61 0.1 / Exposed: Gradient 4 (Highest exposure, low task variability) μ ≥ 0.6 and μ - σ >= 0.5 High and consistent GenAI exposure across tasks within the occupation. Most current tasks in these jobs have a high potential of automation, with little variability in task-level exposure.
Gradient 2 5242 Sales Demonstrators 0.42 0.11 / Exposed: Gradient 2 (Moderate exposure, high task variability) 0.4 ≤ μ < 0.5 and μ + σ ≥ 0.5 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.
Customer experience automation and marketing optimization are concentrated in Sales occupations, while task and workflow optimization AI applications are most relevant for Production and Office & Administrative occupations.
Under 'Customer Experience Automation', Sales Managers and Telemarketers show similar mean exposure, but the more concentrated exposure of Sales Managers suggests smaller employment losses relative to Telemarketers. / Sales and Related 41 1.69 -0.95 -2.48 -1.74 13.5
Business process skills have also seen a reduction in demand from establishments more exposed to AI. On average across countries in the sample, demand for business process skills declined by 3.5 percentage points for a one standard deviation increase in AI exposure (Figure 4.3, Panel A). All countries in the sample have seen a decline in business process skills […]. Business Process skills include clerical and administrative tasks along with sales and customer service. / Skills and tasks that can be roughly described as clerical tasks were the sub-group of skills that saw the largest reduction in demand.
Collect and analyze data to detect deficient controls, duplicated effort, extravagance, fraud, or non-compliance with laws, regulations, and management policies. / Assess credit risk and provide regulatory compliance across different lines of business.
Tasks with higher AI exposure subsequently experience reduced labor demand. […] Despite strong substitution at the task level, overall employment effects are modest, as reduced demand in exposed occupations is offset by productivity-driven increases in labor demand at AI-adopting firms.
More broadly, functions tied to information processing, software, customer engagement, and internal knowledge work reported higher adoption than areas such as strategy and corporate finance and risk and compliance, where uptake remains low across most sectors. Financial services were an exception; they reported high use in risk and compliance functions, which are more central to their core operations.
Not Exposed 3257 Environmental and Occupational Health Inspectors and Associates 0.24 0.04 / Not Exposed 2263 Environmental and Occupational Health and Hygiene Professionals 0.28 0.05
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.
Not Exposed 9334 Shelf Fillers 0.2 0.1 / Occupations where most tasks remain relatively unaffected by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score.
Minimal Exposure 4321 Stock Clerks 0.37 0.06 / Occupations with low GenAI exposure, where some tasks show moderate automation potential, but overall occupational exposure remains limited.
Gradient 1 5223 Shop Sales Assistants 0.38 0.16 / 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.
Gradient 2 5221 Shopkeepers 0.43 0.1 / Gradient 2 1420 Retail and Wholesale Trade Managers 0.44 0.15
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.
Markt- und Bedarfsanalyse im Einkauf verschiebt sich, das Organisieren von Ware und Fläche bleibt gemessen unberührt
Die ILO ordnet 1420 Retail and Wholesale Trade Managers mit 0,44 bei einer auffällig hohen Streuung von 0,15 in Gradient 2 ein — definiert als „a mix of some tasks that are exposed to GenAI and others not at risk, making the impact uneven" — und damit höher als die ausführenden Berufe darunter: Regalauffüller liegen bei 0,20, Bestandsführer bei 0,37 mit einer Streuung von nur 0,06, der Verkauf am physischen Produkt zwischen 0,22 und 0,38, während der telefonisch und bildschirmvermittelte Verkauf mit 0,61 durchgängig hoch liegt; exponiert ist also die dispositive Schale, nicht das Einräumen und Bestücken selbst. Im Einkauf widersprechen sich die Quellen offen: Die ILO führt Buyers (0,39 / 0,08) und Supply-Manager (0,38 / 0,05) als „Minimal Exposure", während die OECD Purchasing Agents mit einem Indexwert von 1,51 unter die fünf am stärksten exponierten Berufe überhaupt stellt und NBER Purchasing Managers und Wholesale and Retail Buyers als die exponiertesten Berufe in Preis- und Lieferkettenoptimierung benennt — der methodisch sauberste Befund dort ist keine Verdrängung, sondern eine Umschichtung innerhalb derselben Rolle, rund 2 Prozent weniger Nachfrage nach den Fähigkeiten exponierter Aufgaben je Standardabweichung Exposition über fünf Jahre, während zu Verhandlung und Lieferantenbeziehung keine Quelle etwas misst. Bei der Einhaltung eigener Vorschriften ist der Befund sektorgebunden: Das Zusammentragen und Auswerten von Kontrolldaten zur Aufdeckung von Regelverstößen ist in produktiv eingesetzten KI-Systemen als hoch exponierte Aufgabe belegt, doch laut Unternehmensbefragung bleibt die Nutzung in Risiko und Compliance „low across most sectors" mit Ausnahme des Finanzsektors — und dass sich die Bewertung eines Verstoßes oder die Anordnung von Maßnahmen verschiebt, weist keine Quelle aus.
Die Divergenz zwischen ILO einerseits und OECD/NBER andererseits ist beim Einkauf im Korpus nicht auflösbar, und Regal- sowie Lagerrobotik — der naheliegendste Automatisierungspfad der Flächen- und Bestandsarbeit — ist von keiner Quelle auf Tätigkeitsebene vermessen.
Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.
Diese Seite beschreibt Führungskräfte in Groß- und Einzelhandel allgemein — mit Tätigkeiten wie „Produkte verkaufen und vorführen“ oder „Einhaltung eigener Vorschriften und Sicherheitsstandards sicherstellen“.
Für diesen Beruf sprechen die Daten für deutliche 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): Führungskräfte in Groß- und Einzelhandel — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/fuehrungskraefte-in-gross-und-einzelhandel
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Wie diese Aussagen entstehen — Methodik & Evidenzklassen · Datensatz Version 1.0