# Verändert KI den Beruf Führungskräfte in Groß- und Einzelhandel?

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.

## Einordnung im Vergleich

Die Internationale Arbeitsorganisation stuft diesen Beruf als im unteren Bereich der von generativer KI berührten Berufe ein.

*Quelle: ILO, Generative AI and Jobs (Working Paper 140), 2025 — übernommene Einstufung*

In unserer eigenen Auswertung gehört dieser Beruf zum obersten Fünftel von 411 verglichenen Berufen.

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

Ähnlich betroffen sind nach unserer Auswertung: [IT-Dienstleistungsleitung](https://sapientshift.com/berufe/it-dienstleistungsleitung), [Weitere Führungskräfte der Verwaltung](https://sapientshift.com/berufe/weitere-fuehrungskraefte-der-verwaltung), [Filialleitung Finanz- und Versicherungswesen](https://sapientshift.com/berufe/filialleitung-finanz-und-versicherungswesen).

In der Gruppe Leitung Handel & Gastgewerbe haben wir 4 Berufe verglichen. Keiner ist stärker betroffen als dieser.

## Tätigkeiten und ihre Entwicklung

- **Produkte verkaufen und vorführen** — verändert
  Der telefonische und digitale Verkauf verschiebt sich stark, das persönliche Vorführen am Produkt weniger.
- **Einhaltung eigener Vorschriften und Sicherheitsstandards sicherstellen** — verändert
  Das Prüfen von Regeln an Daten und Dokumenten verschiebt sich, die Kontrolle vor Ort bleibt.
- **Einkauf, Beschaffung und Lieferantenbeziehungen managen** — verändert
  Die planende und preisoptimierende Seite der Beschaffung gerät durch KI in Bewegung, das Aushandeln und Pflegen von Lieferantenbeziehungen bleibt menschliche Arbeit.
- **Warenbestand und Verkaufsflächen organisieren** — unverändert — für diesen Beruf einzeln gemessen
  Das Organisieren von Warenbestand und Verkaufsfläche bleibt vom Anfassen geprägt und weitgehend unberührt.

## Was dieser Beruf heute macht

Führungskräfte in Groß- und Einzelhandel entscheiden, was im Laden steht, wie viel es kostet und wer es verkauft.

## Was KI verändert

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.

## Wo diese Aussage endet

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.

## Was die Studien sagen

### Produkte verkaufen und vorführen

- Telefonisch/digital vermittelter Verkauf ist in der höchsten Expositionsklasse — mit geringer Task-Varianz (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 51; ILO WP 140, Table 5, PDF-S. 41)
- Persönliches Vorführen/Verkaufen am Produkt ist nur teil-exponiert (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 53; ILO WP 140, Table 5, PDF-S. 41)
- KI-Anwendungen zur Kundeninteraktion konzentrieren sich empirisch auf Verkaufsberufe (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)
- Innerhalb der Verkaufsberufe entscheidet die Konzentration der Exposition über die Beschäftigungswirkung (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — Hampole et al., NBER WP 33509, PDF-S. 25; Hampole et al., Table 6 „Impact of AI on relative employment growth by occupation group", PDF-S. 54 (gedruckt S. 51))
- Betriebe mit höherer KI-Exposition fragen weniger Verkaufs-/Kundenservice-Skills nach (Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14), 2024 — OECD AI Papers No. 14, PDF-S. 36)

### Einhaltung eigener Vorschriften und Sicherheitsstandards sicherstellen

- Die Compliance-Prüftätigkeit ist in einem real eingesetzten KI-System die am stärksten exponierte Aufgabe (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — Hampole/Papanikolaou/Schmidt/Seegmiller, NBER WP 33509, Table 2, PDF-S. 50 (Highly Exposed Task, Application-Cluster "Fraud Detection, AML & Risk Mitigation", Berufsgruppe: Accountants and Auditors); NBER WP 33509, PDF-S. 10/11, Abschnitt "Validation"-Vorspann)
- Höher exponierte Aufgaben verlieren anschließend Arbeitsnachfrage (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — NBER WP 33509, Abstract, PDF-S. 2)
- KI-Nutzung in der Compliance-Funktion ist branchenabhängig — niedrig überall, hoch in Finanzdienstleistungen (AI Index Report 2026, Kapitel 4: Economy, 2026 — Stanford HAI, AI Index 2026, Kap. 4.3 "Corporate AI Adoption", PDF-S. 24 (gedr. S. ~194), Datengrundlage McKinsey-Survey 2025)
- Die feldseitige Arbeitssicherheits-Prüfung ist gemessen und als nicht exponiert eingestuft (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 59 (gedr. S. 56) [3257]; PDF-S. 58 (gedr. S. 55) [2263])

### Einkauf, Beschaffung und Lieferantenbeziehungen managen

- In firmeninternen KI-Anwendungen zur Beschaffungs-/Supply-Chain-Optimierung sind Einkaufsleitung und Einkäufer die am stärksten exponierten Berufe (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — Hampole/Papanikolaou/Schmidt/Seegmiller, NBER WP 33509, Abschnitt 1.3 "Examples", PDF-S. 15 (gedr. S. 13))
- Aufgaben mit hoher KI-Exposition verlieren anschließend messbar an Nachfrage — Verschiebung des Aufgabenmix innerhalb desselben Berufs (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — NBER WP 33509, Abschnitt 1.4, PDF-S. 17 (gedr. S. 14/15))
- Purchasing Agents zählen nach der Felten/Raj/Seamans-Messung zu den fünf am stärksten KI-exponierten Berufen überhaupt (Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14), 2024 — OECD AI Papers No. 14, Tabelle 2.1, PDF-S. 17 (gedr. S. 17))
- Unternehmen erwarten für die Funktion Supply Chain/Beschaffung überdurchschnittliche Personalreduktionen durch KI (AI Index Report 2026, Kapitel 4: Economy, 2026 — Stanford HAI, AI Index 2026, Kap. 4 Economy, Chapter Highlights Nr. 8, PDF-S. 3 (gedr. S. 173) [norm.]; Vertiefung ebd., PDF-S. 54 (gedr. S. 224))
- Gegenläufiger Befund: ILO stuft die beiden Kern-Einkaufsberufe als „Minimal Exposure“ ein (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 54 (gedr. S. 51); Definition Table 5, PDF-S. 41 (gedr. S. 38); ebd., PDF-S. 40/41; Table 5, PDF-S. 41 (Gradient 2, zu 3324 Trade Brokers))

### Warenbestand und Verkaufsflächen organisieren

- Shelf Fillers sind die am niedrigsten exponierte der beteiligten Gruppen. (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 (gedruckt S. 57); ILO WP 140, Table 5, PDF-S. 41 (gedruckt S. 38))
- Stock Clerks: geringe Exposition bei sehr niedriger Streuung — auch einzelne Teilaufgaben sind nicht exponiert. (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 55 (gedruckt S. 52); ILO WP 140, Table 5, PDF-S. 41)
- Shop Sales Assistants: niedrige Exposition, aber hohe Streuung — einzelne Teilaufgaben sind exponiert. (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 53 (gedruckt S. 50); ILO WP 140, Table 5, PDF-S. 41)
- Die anordnenden Berufe liegen höher als die ausführenden. (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 53 (gedruckt S. 50))
- Experten korrigierten die Automatisierungsscores für manuelle Tätigkeiten nach unten. (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Abschnitt zum Expertenpanel, PDF-S. 32 (gedruckt S. 29))

## Provenienz und Zitierhinweis

- Stand der Prüfung: 2026-07-19
- Methode: SapientShift-Tätigkeitsanalyse
- ISCO-08: 1420
- Mittlere Exposition (ILO): 0.44
- Streuung (SD, ILO): 0.15
- ILO-Stufe: Gradient 2
- Band (eigene Auswertung): oberes 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
- [AI Index Report 2026, Kapitel 4: Economy](https://hai.stanford.edu/assets/files/ai_index_report_2026_chapter_4_economy.pdf) (2026), Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI)
- [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

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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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https://sapientshift.com/employee-input?rolle=fuehrungskraefte-in-gross-und-einzelhandel&from=beruf