Der Kern dieser Arbeit ist der Blick nach vorn: aus Zielen einen Plan machen, der sich in der Organisation tatsächlich umsetzen lässt. Kennzahlen festlegen, Analysen begleiten, Umsetzung koordinieren – Strategie wird hier zu einem Prozess mit Etappen.
Führungskräfte in Unternehmenspolitik und -planung entwickeln die strategischen Pläne, an denen sich eine Organisation längerfristig ausrichtet.
Führungskräfte in Unternehmenspolitik und -planung planen, organisieren, leiten und koordinieren politische Beratungs- und strategische Planungstätigkeiten innerhalb der Regierung oder für Nichtregierungsorganisationen und private Stellen, oder leiten die Tätigkeiten von Unternehmen, die Dienstleistungen im Bereich Politikberatung und strategische Planung erbringen. Zu den Aufgaben gehören - (a) Entwickeln, Umsetzen und Überwachen strategischer Pläne, Programme, Politiken, Prozesse, Systeme und Verfahren zur Erreichung von Zielen, Vorgaben und Arbeitsstandards; (b) Entwickeln, Leiten, Verwalten und Mitwirken bei der politischen Forschung und Analyse; (c) Koordinieren der Umsetzung von Politiken und Praktiken; (d) Festlegen von Tätigkeitskennzahlen und Rechenschaftsmaßstäben; (e) Planen und Leiten des Tagesgeschäfts; (f) Führen und Leiten der Tätigkeiten der Mitarbeiter/innen in der Politikentwicklung und strategischen Planung; (g) Überwachen der Auswahl, Schulung und Leistung der Mitarbeiter/innen; (h) Beraten mit der Unternehmensleitung und mit Führungskräften anderer Abteilungen; (i) Vertreten des Unternehmens oder der Organisation bei Verhandlungen sowie auf Tagungen, Seminaren, öffentlichen Anhörungen und Foren. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Leiter/in Unternehmensplanung - Politikleiter/in - Leiter/in strategische Planung
Direktor für Richtlinien und Informationssicherheit beim Glücksspiel · Direktor für Richtlinien und Informationssicherheit beim Glücksspiel/Direktorin für Richtlinien und Informationssicherheit beim Glücksspiel · Direktorin für Richtlinien und Informationssicherheit beim Glücksspiel · Führungskraft im Bereich der Unternehmenspolitik · Programmkoordinator · Programmkoordinatorin · Programmmanager · Programmmanager/Programmmanagerin · Programmmanagerin · advocacy coordinator · business ethicist · compliance coordinator · +34 weitere
Quelle: ESCO (untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 1213) und eigene Zuordnungen von SapientShift fuer Praxisrollen ohne ESCO-Entsprechung.
Die strategische Planung selbst bleibt unberührt — was sich verschiebt, ist die Datenauswertung und die operative Ablaufverfolgung, auf die sie sich stützt.
Führungskräfte in Unternehmenspolitik und -planung liegt im mittleren Bereich — von Fahrzeugreiniger · am wenigsten bis Datenerfasser · am stärksten betroffen.
| Eigene Auswertung | ILO-Einstufung | In der Berufsgruppe |
|---|---|---|
| oberes Mittelfeld von 411 Berufen | nicht von generativer KI berührt | Von 7 verglichenen Berufen ist keiner weniger betroffen als dieser. Gruppe: Kaufmännische Leitung |
Ähnlich eingeordnet: Führungskräfte im Personalwesen · Führungskräfte in Restaurants · Leitung im Bildungswesen
Belegt ist bislang nur, dass Aufbereitung, Nachverfolgung und Berichtswesen von KI berührt werden — ob die eigentliche Planungsentscheidung selbst verlagert wird, hat keine Studie gezeigt. Nach heutigem Stand bleibt dieser Kern also offen: Was sich dort verschiebt, lässt sich schlicht noch nicht belastbar sagen.
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 strategische Planung, der Kern dieser Rolle, ist als kaum betroffen gemessen — so deutlich, dass nicht einmal einzelne Teilaufgaben nennenswert berührt werden. Bewegung zeigt sich auf zwei Ebenen daneben: In der operativen Planungs- und Koordinationsarbeit sinkt die Nachfrage nach Betriebs- und Berichtsauswertung in Stellenanzeigen deutlich, um rund ein Viertel. Und die Datenarbeit, aus der Planung ihre Grundlage zieht, ist spürbar in Bewegung — die verbreitetste KI-Anwendung überhaupt durchsucht Dashboards und Datenbanken nach Trends und Ursachen, ohne dass jemand manuell graben muss. Doch die Deutung dieser Daten bleibt: Berichten zufolge macht KI die Fähigkeit zur Datenanalyse und -interpretation sogar wichtiger, und keine Untersuchung belegt, dass die Interpretationsleistung selbst übernommen würde.
Die operative Ablaufplanung verschiebt sich spürbar, während die Abstimmung im Team eher wichtiger wird.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
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.
Das maschinelle Auswerten von Daten übernimmt zunehmend die KI, das Deuten der Ergebnisse wird wichtiger.
Das Analysieren und Deuten von Daten verändert sich spürbar: Das Aufspüren von Trends und Zusammenhängen ist die verbreitetste KI-Anwendung überhaupt und trifft genau die Berufe, die diese Aufgabe ausführen — Werkzeuge durchsuchen Kennzahlen und Datenbanken und fassen Auffälligkeiten in verständlicher Sprache zusammen. Die eigentliche Interpretationskompetenz wird dadurch aber nicht ersetzt, sondern gerade wichtiger; Fachleute berichten, dass Datenauswertung und -deutung an Bedeutung gewinnen. Wie stark sich die Aufgabe verschiebt, hängt davon ab, wie breit sie im jeweiligen Beruf ausgefüllt wird — mal verlagert sie sich nur, mal fällt sie stärker weg.
Das Prüfen von Regeln an Daten und Dokumenten verschiebt sich, die Kontrolle vor Ort bleibt.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
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.
Eine Organisation nach außen zu vertreten bleibt menschliche Arbeit, auch wenn die Texte dahinter zunehmend mit KI entstehen.
Das Repräsentieren einer Organisation nach außen ruht auf persönlicher Präsenz, Vertrauen und sozialem Urteil — Führungs-, Amts- und Verbandsrollen zählen deshalb übereinstimmend zu den kaum betroffenen Tätigkeiten. Solche Aufgaben sind der KI zwar durchaus zugänglich, lassen sich aber schlecht automatisieren, weil sie auf nicht-routinehaftem Denken und sozialem Geschick beruhen. Was sich verschiebt, ist eher das Handwerk der Außenkommunikation dahinter: Das Erstellen von Pressetexten und Materialien ist deutlicher betroffen als das Auftreten selbst.
Zuletzt geprüft 2026-07-19
Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Führungskräfte in Unternehmenspolitik und -planung · 1213
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.
Gradient 4 2413 Financial Analysts 0.62 0.06 […] Gradient 3 3314 Statistical, Mathematical and Related Associate Professionals 0.57 0.1 […] Gradient 3 2120 Mathematicians, Actuaries and Statisticians 0.56 0.09 […] Gradient 3 2631 Economists 0.55 0.08 / Above-moderate occupational exposure: even though some tasks remain less exposed, the overall potential of automation of the current tasks with GenAI is growing in these occupations.
SMEs indicate that GenAI has made data analysis and interpretation skills more important, along with other skills (OECD, 2025 [11]). / growing use of algorithmic management tools in the workplace is increasing the need for certain skills, such as those related to general management and analysis (e.g. ability to use or interpret data) (Milanez, Lemmens and Ruggiu, 2025 [34])
The most common cluster across nearly all sectors is 'Business Intelligence Insights,' reflecting the broad applicability of predictive analytics. / Applications in the Business Intelligence Insights category affect a wide range of workers, especially those in Management, Business and Financial, and Computer and Math occupations. / Business-intelligence tools here scan dashboards and databases to find trends and root causes without manual digging. They alert users when a key metric shifts and explain the main drivers by region, channel, or customer type. Natural-language summaries make insights readable for non-analysts.
Management Analysts and Financial Risk Specialists show similar mean exposure to 'Business Intelligence Insights' applications, but exposure is more concentrated for Management Analysts, making them less likely to be displaced according to our model. / 'Operational Data Analytics' affects tasks more narrowly than 'Customer Experience Automation' despite similar mean exposure, leading to very different implications for labor demand.
Technology-related roles are the fastest-growing jobs in percentage terms, including Big Data Specialists, Fintech Engineers, AI and Machine Learning Specialists and Software and Application Developers.
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
Minimal Exposure 1120 Managing Directors and Chief Executives 0.38 0.06
Minimal Exposure 1112 Senior Government Officials 0.38 0.08 / Minimal Exposure 1114 Senior Officials of Special-interest Organizations 0.37 0.06 / Occupations with low GenAI exposure, where some tasks show moderate automation potential, but overall occupational exposure remains limited. / we introduce a more granular distinction of Minimal Exposure, where some interaction with GenAI may occur, but without significantly altering the nature of these roles
Not Exposed 1111 Legislators 0.31 0.04 / Occupations where most tasks remain relatively unaffected by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score.
Gradient 2 2432 Public Relations Professionals 0.43 0.09 / 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. / Minimal Exposure 1222 Advertising and Public Relations Managers 0.39 0.05
High-skill occupations are the most exposed to AI, including managers, profession als [norm.: professionals] and engineers. However, these occupations are less likely to be automated, as they rely on non-routine cognitive and social skills.
Die strategische Planung ist mit sehr niedriger Streuung als unexponiert gemessen, die Datenauswertung und die operative Ablaufverfolgung darunter verschieben sich
Dieser Beruf ist in der ILO-Tabelle einzeln vermessen und liegt als Policy and Planning Managers mit 0,36 bei einer Streuung von nur 0,04 in der Kategorie Not Exposed — die Karte liest das ausdrücklich so, dass nicht einmal einzelne Teilaufgaben der strategischen Planung nennenswert exponiert sind, während die operative Planungs- und Koordinationsebene daneben mit 4322 bei 0,44, 3341 bei 0,43 und 1219 bei 0,42 in Gradient 2 liegt und dort die Nachfrage nach Betriebs- und Berichtsauswertung in US-Stellenanzeigen um 26,6 % beziehungsweise 24,8 % sinkt. Die Datenarbeit, aus der Planung ihre Grundlage zieht, ist dagegen deutlich bewegt: Financial Analysts (2413) liegen mit 0,62 in Gradient 4, Mathematicians und Statisticians (2120) mit 0,56 und Economists (2631) mit 0,55 in Gradient 3, und die verbreitetste KI-Anwendungsklasse überhaupt durchsucht Dashboards und Datenbanken, um „trends and root causes without manual digging“ zu finden — gegenläufig berichtet die OECD, dass generative KI „data analysis and interpretation skills more important“ gemacht habe, und keine Korpusquelle belegt eine Übernahme der Interpretationsleistung selbst. Bei den beiden übrigen Tätigkeiten bleibt es beim gemessen niedrigen Wert für die Außenvertretung (1120 mit 0,38 bei SD 0,06, 1114 mit 0,37, 1111 mit 0,31 bei SD 0,04, Quellenurteil „without significantly altering the nature of these roles“) und bei der bekannten Zweiteilung der Personalarbeit, deren administrative Schicht mit 4416 bei 0,60 in Gradient 4 und deren Führungsschicht mit 1212 bei 0,36 und SD 0,05 in Minimal Exposure liegt.
Ob die Planungsentscheidung selbst verlagert wird, belegt keine Korpusquelle — alle Befunde betreffen Aufbereitung, Nachverfolgung und Berichtswesen —, und Programmplanung im nicht-industriellen Sinn ist zwar mit einem Expositionswert versehen, aber ohne jede inhaltliche Aussage darüber, was sich dort verschiebt.
Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.
Diese Seite beschreibt Führungskräfte in Unternehmenspolitik und -planung 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 Unternehmenspolitik und -planung — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/fuehrungskraefte-in-unternehmenspolitik-und-planung
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Wie diese Aussagen entstehen — Methodik & Evidenzklassen · Datensatz Version 1.0