Berufe › Landwirtschaft · ISCO-08 6113

Gärtner, Saat- und Pflanzenzüchter

Der Kern dieser Arbeit ist, aus einer Fläche etwas zu machen, das wächst und gepflegt werden will. Ein Garten ist nie fertig – geschnitten, gegossen und ausgebessert wird immer wieder neu.

Was dieser Beruf heute macht

Gärtner, Saat- und Pflanzenzüchter gestalten und pflegen Grünflächen, Gärten und Parks – oder ziehen Setzlinge, Gemüse und Blumen für den Verkauf heran.

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Gärtner, Saat- und Pflanzenzüchter planen, organisieren und führen Arbeiten durch, um Bäume, Sträucher, Blumen und andere Pflanzen in Parks und privaten Gärten zu kultivieren und zu pflegen sowie Setzlinge, Blumenzwiebeln und Saatgut zu erzeugen oder Gemüse und Blumen mittels intensiver Anbautechniken anzubauen, für den Verkauf oder die regelmäßige Lieferung an Großhandelskäufer, Vermarktungsorganisationen oder auf Märkten. Zu den Aufgaben gehören - (a) Beobachtung der Marktaktivität und -bedingungen zur Festlegung von Art und Menge der anzubauenden Gemüse-, Garten- und Baumschulprodukte sowie entsprechende Planung und Koordinierung der Produktion; (b) Vorbereitung des Geländes durch Bodenaufbereitung, Einebnung des Bodens sowie Installation und Betrieb von Bewässerungs- und Entwässerungssystemen; (c) Pflanzen von Bäumen, Hecken, Gartenpflanzen und Rasen; (d) Beschneiden und Trimmen von Bäumen, Sträuchern und Hecken, Anbringen von Pflanzstützen und Schutzvorrichtungen sowie Walzen, Mähen, Belüften und Kantenschneiden von Rasenflächen; (e) Errichtung von Elementen und Anlagen innerhalb von Gärten, wie Wege oder befestigte Flächen, Mauern, Steingärten, Beete, Teiche und Wasserspiele, Schuppen und Zäune; (f) Kontrolle der Gesundheit von Pflanzen und Bäumen, Erkennung und Behandlung von Unkraut, Schädlingen und Krankheiten sowie Ausbringen von Mulch und Düngemitteln; (g) Erzeugung von Setzlingen, Blumenzwiebeln und Saatgut sowie Anzucht von Pflanzen aus Samen oder Stecklingen; (h) Ernten von Erzeugnissen, Kontrolle, Reinigung, Sortierung, Verpackung, Lagerung und Verladung von Produkten für den Verkauf oder die Lieferung an den Markt; (i) Instandhaltung von Gebäuden, Gewächshäusern und anderen Bauwerken, Ausrüstung und Wasserversorgungssystemen; (j) Lagerung und Durchführung einiger Verarbeitungsschritte der Erzeugnisse; (k) Bewerbung und Vermarktung von Produkten, Organisation von Verkauf, Einkauf und Transport von Erzeugnissen und Betriebsmitteln, sowie Führung und Auswertung von Aufzeichnungen über Tätigkeiten und Transaktionen; (l) Ausbildung und Beaufsichtigung von Arbeitskräften in der Produktion, bei Instandhaltungsaufgaben sowie bei Gesundheits- und Sicherheitsvorkehrungen, sowie Einstellung und Entlassung von Arbeitskräften und Auftragnehmern. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Gartenbauer/in - Landschaftsgärtner/in - Marktgärtner/in - Pilzzüchter/in Einige verwandte, anderswo eingeordnete Berufe: - Gartenbauwissenschaftler/in - 2132 - Gartenarbeiter/in - 9214 - Gartenbauarbeiter/in - 9214 Anmerkung Anbauer von beerentragenden Sträuchern und Obstbäumen in Obstplantagen werden in Berufsgattung 6112: Baum- und Strauchfrüchteanbauer eingeordnet, es sei denn, dies erfolgt in Kombination mit allgemeinem Marktgartenbau oder gartenbaulicher Kultivierung. Anbauer von Gemüse auf Feldern ohne Einsatz intensiver Anbautechniken werden in Berufsgattung 6111: Ackerbauern und Gemüseanbauer eingeordnet.

  • Marktlage beobachten und Art und Menge der anzubauenden Gemüse- oder Gartenprodukte festlegen
  • Gelände vorbereiten, Boden aufbereiten und Bewässerung einrichten
  • Bäume, Hecken, Gartenpflanzen und Rasen pflanzen
  • Bäume, Sträucher und Hecken beschneiden und Rasenflächen pflegen
  • Wege, Mauern, Teiche oder Beete in Gärten anlegen
  • Gesundheit von Pflanzen prüfen und Schädlinge, Unkraut und Krankheiten behandeln
  • Setzlinge, Blumenzwiebeln und Saatgut heranziehen
  • Erzeugnisse ernten, kontrollieren, sortieren, verpacken und für den Verkauf lagern

Umfasst auch

Baumchirurg · Baumchirurg/Baumchirurgin · Baumchirurgin · Baumpfleger/in · Fertigungsleiter im Bereich Gartenbau · Fertigungsleiterin im Bereich Gartenbau · Gartenarbeiter · Gartenarbeiter/Gartenarbeiterin · Gartenarbeiterin · Gartenbauarbeiter · Gartenbauhelfer · Gartenbauleiter ·

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Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 6113.

Die Kernbewegung

Das Anbaün und Pflegen selbst bleibt unberührt — verändert ist allein die planende und berichtende Schicht des Betriebs ringsum.

Wie stark ist dieser Beruf betroffen?

Gärtner, Saat- und Pflanzenzüchter liegt im mittleren Bereich — von Fahrzeugreiniger · am wenigsten bis Datenerfasser · am stärksten betroffen.

Einordnung dieses Berufs im Vergleich
Eigene AuswertungILO-EinstufungIn der Berufsgruppe
unteres Mittelfeld von 411 Berufennicht von generativer KI berührtVon 8 verglichenen Berufen sind 2 weniger betroffen als dieser. Gruppe: Landwirtschaft

Ähnlich eingeordnet: Ackerbauern und Gemüseanbauer · Hochseefischer · Baum- und Strauchfrüchteanbauer

Wo diese Aussage endet

Die Entscheidungshilfen im Anbau — Sortenwahl, Aussaatzeitpunkt, Bewässerungs- und Düngeplanung, Schädlingsdiagnose per Bilderkennung — wurden von keiner Studie einzeln betrachtet und sind damit weder belegt noch widerlegt. Nach heutigem Stand lässt sich zu diesem Bereich also noch nichts Belastbares sagen. Wie schnell solche Systeme in die Praxis kommen, bleibt zu beobachten.

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

Was KI verändert

Das Anbaün und Pflegen zählt zu den am wenigsten betroffenen Tätigkeiten überhaupt; die Fachleute haben den Wert für diese körperliche Handarbeit bewusst abgesenkt, und mehrere Quellen bestätigen unabhängig praktisch keine Verschiebung — unter mehr als 2.800 geprüften Fähigkeiten fand sich keine einzige, die die heutige KI mit hoher Sicherheit ersetzen könnte. Verändert ist die planende und berichtende Schicht ringsum: Berichts- und nachverfolgungsgebundene Teilaufgaben der Ablaufkoordination verlieren rund ein Viertel ihrer Nachfrage in Stellenanzeigen (26,6 und 24,8 Prozent), während die reine Abstimmungsarbeit von 39 auf 47 Prozent der Ausschreibungen zulegt. „Nicht betroffen" gilt dabei nur für die heutige KI, nicht für die Agrarrobotik, deren Einsatz sich 2024 auf das Zweieinhalbfache erhöht hat — dazu sagt die Studienlage bewusst nichts.

Tätigkeiten & ihre Entwicklung

Programme und Betriebsabläufe planen und koordinieren · verändert

Die operative Ablaufplanung verschiebt sich spürbar, während die Abstimmung im Team eher wichtiger wird.

Details zur Entwicklung

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.

Bauteile und Konstruktionen fertigen und montieren · unverändert

Das Fertigen und Montieren bleibt körperliche Präzisionsarbeit — was Robotik in der Serie übernimmt, ist die eigentliche offene Frage.

Details zur Entwicklung

Bauteile zu fertigen und zu montieren heißt, mit Geschick und Präzision am Werkstück zu arbeiten — und genau das kann die heutige KI nicht ausführen: Sprach- und Bildsysteme haben keinen Zugriff auf die physische Handhabung, weshalb Fachleute diese Aufgabe durchweg niedrig bewerten und keine der geprüften manuellen Fähigkeiten derzeit als ersetzbar gilt. Es gibt sogar Hinweise, dass die Nachfrage nach Produktions- und körperlichen Fähigkeiten in KI-nahen Betrieben eher leicht steigt. Offen bleibt allein, wie sich die Serienmontage aufteilt, wenn Robotik repetitive Füge- und Zuführschritte übernimmt und der menschliche Anteil auf Varianten, Nacharbeit und Prüfung wandert — das ist eine begründete Vermutung, kein Befund.

Pflanzen anbaün und pflegen · unverändert

Das Anbaün und Pflegen von Pflanzen bleibt körperliche Arbeit, an der die heutige KI vorbeigeht — was Robotik im Feld künftig ändert, ist offen.

Details zur Entwicklung

Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.

Der Anbau und die Pflege von Pflanzen leben vom körperlichen Tun an Feld und Pflanze — genau dort stösst heutige KI, die auf Text und Bild ausgelegt ist, an ihre Grenze. Fachleute haben die Betroffenheit dieser Tätigkeit ausdrücklich nach unten korrigiert, und auch am Arbeitsmarkt zeigt sich für die Agrarberufe bislang praktisch kein Effekt; unabhängige Messungen zählen sie zu den am wenigsten betroffenen überhaupt. Ob Feld- und Stallrobotik gleichförmige Routinen wie Ausbringen, Füttern oder Melken künftig stärker übernimmt, ist eine begründete Vermutung, aber noch nicht belegt.

Relevante KI-Werkzeuge (18)

Alle Werkzeuge zeigen

Automatisierung & RPA

  • Automation Anywhere — Automation Anywhere Q4826627
  • Blue Prism — Blue Prism Q30324186
  • Make Q134866480
  • Microsoft Power Automate — Microsoft Q28502244
  • n8n Q130305687
  • UiPath — UiPath Q55080120
  • Zapier — Zapier Q27150165

Kommunikation & Projekt

  • Asana — Asana Q4468073
  • Jira — Atlassian Q1359246
  • Microsoft Project — Microsoft Q80336
  • Monday.com — Monday.com Q65073369
  • Trello — Atlassian Q7838011

Process Mining & Modellierung

  • ARIS — Software AG
  • Camunda Modeler — Camunda
  • Celonis — Celonis Q63725648
  • Lucidchart — Lucid Software Q3265224
  • Microsoft Visio — Microsoft Q194978
  • Signavio — SAP Q7512866

Belege & Quellen

Belege, Achsen-Tags, fachliche Ebene, Hypothesen & Quellen öffnen

Zuletzt geprüft 2026-07-19

Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Gärtner, Saat- und Pflanzenzüchter · 6113

Belege · Programme und Betriebsabläufe planen und koordinieren (5)

  • Die operative Planungs-/Koordinationsebene liegt in Gradient 2, die strategische nicht
    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.
    ILO Working Paper 140, Table A1, PDF-S. 51–58 (gedruckte S. 48–55); Kategorie-Definition Table 5, PDF-S. 41 · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell
  • Nachfrage nach Planungs- und Ablaufverfolgungs-Tätigkeiten sinkt messbar
    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
    Hampole et al., AI and the Labor Market, NBER WP 33509, PDF-S. 17; Table A.7, PDF-S. 102 · Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509) · National Bureau of Economic Research, 2025 · Klasse B
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Realisierte Arbeitsmarktdaten · konvergent belegt
  • Planungs- und Koordinationsberufe stehen unter den 25 am stärksten exponierten Berufen
    Logisticians | Transportation, Storage, and Distribution Managers | Production, Planning, and Expediting Clerks | Management Analysts
    Hampole et al., NBER WP 33509, Table A.2, PDF-S. 97 · Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509) · National Bureau of Economic Research, 2025 · Klasse B
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell
  • Betriebe mit hoher KI-Exposition fragen weniger allgemeine Management- und Projektmanagement-Skills nach
    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.
    OECD AI Papers No. 14, Abschnitt 4.2.1, PDF-S. 34 (gedruckte S. 34–35) · Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14) · OECD Publishing, Paris, 2024 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Betriebsebene · Realisierte Arbeitsmarktdaten · konvergent belegt
  • Gegenläufig: Koordinations-Skills werden in hoch exponierten Berufen stärker nachgefragt
    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).
    OECD AI Papers No. 14, Abschnitt 3.3, PDF-S. 27 · Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14) · OECD Publishing, Paris, 2024 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Realisierte Arbeitsmarktdaten

Belege · Bauteile und Konstruktionen fertigen und montieren (5)

  • Der Kern der Tätigkeit fällt in „Not Exposed"; die Montage-Berufe in „Minimal Exposure"
    Occupations where most tasks remain relatively unaffected by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score. | Occupations with low GenAI exposure, where some tasks show moderate automation potential, but overall occupational exposure remains limited. | Not Exposed 7212 Welders and Flame Cutters 0.13 0.05 | Not Exposed 7214 Structural Metal Preparers and Erectors 0.11 0.02 | Not Exposed 7211 Metal Moulders and Coremakers 0.13 0.01 | Minimal Exposure 8211 Mechanical Machinery Assemblers 0.27 0.17 | Minimal Exposure 8212 Electrical and Electronic Equipment Assemblers 0.28 0.19
    ILO WP 140, Table 5, PDF-S. 41 (Kategorie-Definitionen); Table A1, PDF-S. 57 und PDF-S. 63 · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell
  • Eine Fertigungs-Tätigkeit wurde direkt auf Task-Ebene gemessen: Score 0,05
    The task involves hands-on physical work requiring skill and precision, such as welding using various machines, which is not currently automatable by generative AI technologies like ChatGPT. These technologies excel in tasks involving data processing, language understanding, and information generation but do not possess capabilities for physical task execution, hence aligning closer with the revised score.
    ILO WP 140, Table 4 „Sample of adjustments and justifications between the survey and expert scores", PDF-S. 34 (gedruckt S. 31) · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell
  • Experten korrigierten die Scores für Fertigungs-/Montageberufe systematisch nach unten
    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. | the limitations of generative AI in handling physical and manual components | leading to significantly reduced adjusted scores compared to the survey.
    ILO WP 140, Abschnitt 4 „Expert validation survey", PDF-S. 32 (gedruckt S. 29); ergänzend PDF-S. 34 · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell
  • WEF: manuelle Geschicklichkeit und Präzision zeigen aktuell kein Substitutionspotenzial
    Zero of the more than 2,800 skills assessed were determined to exhibit „very high capacity" to be replaced by the current generation of GenAI tools, with the majority of examined skills (69%) determined to have either „very low capacity" or „low capacity" to be substituted, indicating that GenAI currently remains limited in performing tasks that require physical execution, nuanced judgment or hands-on application. | Skills rooted in human interaction – including empathy and active listening, and sensory processing abilities – and manual dexterity, endurance and precision, currently show no substitution potential due to their physical and deeply human components. These findings underscore the practical limitations of current GenAI models, which lack the physicality to perform tasks that require hands-on interaction
    WEF Future of Jobs Report 2025, Kap. 3, PDF-S. 44 (gedruckt S. 43) · The Future of Jobs Report 2025 · World Economic Forum, Genf, 2025 · Klasse C
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Experteneinschätzung/Umfrage · konvergent belegt
  • Gegenläufig: höhere betriebliche KI-Exposition geht mit steigender Nachfrage nach Produktions- und körperlichen Skills einher
    The report also provides some evidence that AI adoption may increase the demand for some blue-collar skills, possibly through a productivity effect that results in higher demand and spills over to other workers at the establishment. For example, the report finds that higher establishment AI exposure is associated with increased establishment demand for skills related to production and technology, and physical skills. | Demand increased slightly for some skill groupings, such as production and technology and physical skills. These skill groupings are found disproportionately in low-exposure occupations and include skills such as maintenance, repair, forklift driving and more fundamental skills such as dexterity, heavy lifting and range of motion. This provides some suggestive evidence of the types of skills that may see increased demand due to complementarities with AI in production. However, these increasing skill demands were quite modest with substantial cross-country heterogeneity.
    OECD AI Papers No. 14, Executive Summary, PDF-S. 9; Präzisierung PDF-S. 13 · Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14) · OECD Publishing, Paris, 2024 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Betriebsebene · Realisierte Arbeitsmarktdaten

Belege · Pflanzen anbaün und pflegen (5)

  • Alle pflanzenbaulichen ISCO-Berufe sind „Not Exposed"
    Not Exposed 6111 Field Crop and Vegetable Growers 0.18 0.12 / Not Exposed 6113 Gardeners, Horticultural and Nursery Growers 0.18 0.11 / Not Exposed 6112 Tree and Shrub Crop Growers 0.17 0.11 / Not Exposed 6114 Mixed Crop Growers 0.17 0.12 / Not Exposed 9214 Garden and Horticultural Labourers 0.12 0.02 / Not Exposed 9211 Crop Farm Labourers 0.09 0.02
    ILO Working Paper 140, Table A1 (ISCO-08 occupations by exposure gradient), PDF-S. 61; weitere Zeilen derselben Tabelle PDF-S. 61 (6112, 6114), PDF-S. 63 (9214), PDF-S. 64 (9211) · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell · konvergent belegt
  • „Not Exposed" heißt: auch keine einzelnen Teilaufgaben
    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.
    ILO WP 140, Table 5 „GenAI Exposure Gradients: Definition and Interpretation", PDF-S. 41 (gedruckt S. 38); ergänzend ebenfalls PDF-S. 41 · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell
  • Fachexperten korrigierten die Exposition für Anbauberufe ausdrücklich nach unten
    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.
    ILO WP 140, Abschnitt zur Experten-Validierung (Figure 13), PDF-S. 32 (gedruckt S. 29) · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell · konvergent belegt
  • Unabhängige Bestätigung: Agrarberufe sind die am wenigsten KI-exponierte Gruppe
    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.
    OECD AI Papers No. 60, Skills in the AI Age, Abschnitt „Jobs with greatest exposure to AI are not necessarily those with a high risk of automation", PDF-S. 15 (gedruckt S. 14) · Skills in the AI Age (OECD AI Papers No. 60) · OECD Publishing, Paris, 2026 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell · konvergent belegt
  • Gemessener Beschäftigungseffekt von KI ist für die Gruppe nahe null
    Farming, Fishing, and Forestry 45 13.9 -7.56 -6.16 0.20 0.47
    Hampole et al., AI and the Labor Market, NBER WP 33509, Table 6 „Impact of AI on relative employment growth by occupation group", PDF-S. 54 · Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509) · National Bureau of Economic Research, 2025 · Klasse B
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Realisierte Arbeitsmarktdaten · konvergent belegt

Fachliche Ebene

Anbaün und Pflegen ist gemessen und unexponiert, verändert ist allein die planende und berichtende Schicht des Betriebs

Für genau diesen Beruf misst die ILO 0,18 bei einer Streuung von 0,11 und ordnet ihn der untersten Kategorie „Not Exposed" zu; der Wert ist kein Messartefakt, sondern das Ergebnis einer bewussten Abwertung durch Fachexperten mit Verweis auf „physical manipulation or manual dexterity", und OECD sowie Hampole bestätigen die Richtung unabhängig — der gemessene Beschäftigungseffekt für „Farming, Fishing, and Forestry" liegt mit 0,20 praktisch bei null. Der handwerklich-fertigende Aufgabenteil ist ebenfalls durchgängig niedrig eingestuft: Eine konkrete Fertigungstätigkeit wurde von Experten von 0,43 auf 0,05 korrigiert, und das WEF fand unter mehr als 2.800 geprüften Fähigkeiten keine einzige mit „very high capacity" zur Ersetzung durch die heutige GenAI-Generation, wobei manuelle Geschicklichkeit und Präzision ausdrücklich „no substitution potential" zeigen. Verändert ist die planende und berichtende Schicht ringsum — berichts- und nachverfolgungsgebundene Teilaufgaben der Ablaufkoordination verlieren in Stellenanzeigen 26,6 % beziehungsweise 24,8 % relative Nachfrage, während Koordinations-Skills von 39 % auf 47 % der Ausschreibungen zulegen —, und „unexponiert gegenüber generativer KI" ist ausdrücklich keine Aussage über Agrarrobotik, deren Serviceroboter-Installationen sich 2024 auf das 2,5-Fache erhöht haben.

Entscheidungsunterstützung im Anbau — Sortenwahl, Aussaatzeitpunkt, Bewässerungs- und Düngeplanung, Schädlingsdiagnose per Bilderkennung — wird von keiner Korpusquelle auf Tätigkeitsebene betrachtet und ist damit weder belegt noch widerlegt.

Hypothesen

  • Hypothese (kein Beleg): In der Serienmontage dürfte sich vermutlich eine Aufteilung ausbilden, bei der repetitive Füge- und Zuführschritte an Robotik übergehen und der menschliche Anteil auf Varianten, Nacharbeit und Prüfung konzentriert wird.
    Warum unbelegt: Acemoglu misst Regionen, nicht Montageschritte. Die drei einschlägigen Montage-Fallstudien (BAuA/ISAK, zwei MDPI-Artikel) waren in Lauf D nicht abrufbar (Korpus IV §2) — es liegt bis heute kein gelesener Vorher/Nachher-Fall vor.
    Ableitungsbasis: Acemoglu & Restrepo belegen, dass die Beschäftigungseffekte von Industrierobotern am stärksten in „routine manual, blue collar, assembly and related occupations" auftreten (Korpus II §3.2) — realisierte Arbeitsmarktdaten, nicht Modell. IAB ordnet Fertigungsberufen die größten Potenziale zu (Korpus III L1.2). Lassébie & Quintini nennen Fingerfertigkeit und manuelle Geschicklichkeit als nicht mehr Engpass (Korpus II §1.1).
  • Hypothese (kein Beleg): Feld- bzw. Stallarbeit dürfte sich vermutlich in Richtung Überwachung sensorgestützter Systeme und Eingriff bei Auffälligkeiten verschieben, während gleichförmige Routinen (Ausbringen, Füttern, Melken) stärker automatisiert werden.
    Warum unbelegt: Beide sind Expositionsmodelle auf Berufs-/Sektorebene. Keine Quelle in vier Korpora betrachtet landwirtschaftliche Einzeltätigkeiten. Melk-, Fütterungs- und Feldrobotik ist in keinem der vier Korpora belegt — auch nicht in Korpus IV.
    Ableitungsbasis: Lassébie & Quintini führen „farming, fishing, and forestry" unter den Berufen mit höchstem Automatisierungsrisiko (Korpus II §1.2). Nedelkoska & Quintini: „Automation is found to mainly affect jobs in the manufacturing industry and agriculture" (Korpus II §2.2). Zwei Quellen, gleiche Richtung.

Alle Quellen

Mögliche KI-Anwendungen (8)

Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.

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Was heißt das für Ihre Stelle?

Diese Seite beschreibt Gärtner, Saat- und Pflanzenzüchter allgemein — mit Tätigkeiten wie „Programme und Betriebsabläufe planen und koordinieren“ oder „Bauteile und Konstruktionen fertigen und montieren“.

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.

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Diese Seite zitieren

SapientShift (2026): Gärtner, Saat- und Pflanzenzüchter — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/gaertner-saat-und-pflanzenzuechter

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Wie diese Aussagen entstehen — Methodik & Evidenzklassen · Datensatz Version 1.0