# Verändert KI den Beruf Hauswirtschafter in Privathaushalten?

Der körperliche Kern dieser Arbeit — reinigen, kochen, versorgen, Tiere betreuen — ist mehrfach als unberührt gemessen; Bewegung zeigt sich allein rund um den Einkauf.

## Einordnung im Vergleich

Die Internationale Arbeitsorganisation stuft diesen Beruf als nicht von generativer KI berührt ein.

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

In unserer eigenen Auswertung gehört dieser Beruf zum unteren Mittelfeld von 411 verglichenen Berufen.

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

Ähnlich betroffen sind nach unserer Auswertung: [Fahrschullehrer](https://sapientshift.com/berufe/fahrschullehrer), [Sicherheitswachpersonal](https://sapientshift.com/berufe/sicherheitswachpersonal), [Weitere Schutz- und Sicherheitsberufe](https://sapientshift.com/berufe/weitere-schutz-und-sicherheitsberufe).

In der Gruppe Personenbezogene Dienstleistungen haben wir 17 Berufe verglichen. 5 davon sind weniger betroffen.

## Tätigkeiten und ihre Entwicklung

- **Personal führen, einstellen und schulen** — verändert
  Das Einarbeiten und Verwalten verschiebt sich, das Führen selbst bleibt menschlich.
- **Räume, Flächen und Fahrzeuge reinigen** — unverändert
  Die körperliche Reinigungsarbeit bleibt, die Rolle der Robotik ist noch offen.
- **Medikamente und Behandlungen verabreichen** — unverändert
  Das Verabreichen am Patienten findet mit den Händen statt — daran reicht die heutige KI nicht.
- **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.
- **Speisen und Getränke zubereiten und servieren** — unverändert
  Das Zubereiten und Servieren lebt vom körperlichen Tun — daran geht die heutige KI weitgehend vorbei.
- **Tiere aufziehen, füttern und pflegen** — unverändert
  Die Arbeit am Tier bleibt körperlich und weitgehend unberührt, die Rolle künftiger Robotik ist noch offen.

## Was dieser Beruf heute macht

Hauswirtschafter in Privathaushalten halten einen Haushalt am Laufen – vom Einkauf über die Küche bis zur kleinen Erste-Hilfe-Maßnahme.

## Was KI verändert

Die tragenden Tätigkeiten dieser Rolle — putzen, kochen, den Haushalt versorgen, Tiere betreuen — liegen alle in der niedrigsten gemessenen Stufe, gleich dreifach unabhängig bestätigt für Reinigung und Zubereitung; der Grund ist schlicht, dass die heutige KI körperliche Arbeit nicht ausführen kann. Bewegung zeigt sich nur an den Rändern: Beim Einkauf verschiebt sich die Nachfrage etwas weg von den planenden, analytischen Anteilen, während die eigentliche Verhandlung und Lieferantenpflege von keiner Untersuchung erfasst ist. Eine echte Entwarnung ist das aber nicht: Dieselbe Quelle, die diese Berufe bei der KI als am wenigsten betroffen führt, ordnet sie beim Automatisierungsrisiko einschließlich Robotik in die höchste Gruppe ein — und Reinigungs- oder Küchenrobotik hat bisher niemand gemessen.

## Wo diese Aussage endet

Für Haushalts-, Küchen- und Reinigungsroboter gilt bisher Nichtwissen statt Entwarnung — selbst die großflächige Bodenreinigung führen die Studien ausdrücklich nur als offene Frage, weil kein verwertbarer Wert vorliegt. Auch beim Einkauf widersprechen sich die Quellen und bleiben ungelöst. Die körperliche Arbeit im Haushalt ist damit noch nicht belastbar eingeschätzt.

## Was die Studien sagen

### Personal führen, einstellen und schulen

- Die administrative Personalarbeit fällt in die höchste Expositionsstufe (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 51 (gedr. S. 48))
- KI-Exposition senkt betrieblich die Nachfrage nach Management-Skills, wobei HR-Management Teil der gemessenen Gruppe ist (Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14), 2024 — OECD AI Papers No. 14, Abschn. 4.2.1, PDF-S. 34 (gedr. S. 34))
- KI verkürzt die Einarbeitung messbar: der Schulungs-/Anlernaufwand pro neuem Mitarbeiter sinkt (Generative AI at Work (NBER Working Paper 31161), 2023 — Brynjolfsson/Li/Raymond, NBER WP 31161, Einleitung, PDF-S. 4 (gedr. S. 2))
- KI-Zugang senkt die Fluktuation neuer Mitarbeitender stark; Personalbindung ist damit direkt betroffen (Generative AI at Work (NBER Working Paper 31161), 2023 — NBER WP 31161, Abschn. 6.3, PDF-S. 28 (gedr. S. 26))
- Nutzungsindiz: Führung selbst wird kaum an KI delegiert (Anthropic Economic Index — Report "Cadences" (Juni 2026), 2026 — Anthropic Economic Index „Cadences", Juni 2026, Kap. 3 (Economic Index Survey), Absatz zur Berufsverteilung der Befragten)

### Räume, Flächen und Fahrzeuge reinigen

- Alle Kern-Reinigungsberufe fallen in die niedrigste ILO-Expositionskategorie (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 62 (gedruckt S. 57/59) [9111]; PDF-S. 63 (gedruckt S. 60) [9112, 9123, 9129]; PDF-S. 64 (gedruckt S. 61) [7133, 9122, 9613]; PDF-S. 58 (gedruckt S. 55) [5153, norm.: im Text über zwei Zeilen umbrochen]; PDF-S. 59 (gedruckt S. 56) [5151, norm.])
- „Not Exposed" heißt bei diesen Berufen: auch keine exponierten Teilaufgaben (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table 5 „GenAI Exposure Gradients: Definition and Interpretation", PDF-S. 41 (gedruckt S. 38); ILO WP 140, Abschnitt zu Table 5, PDF-S. 41 (gedruckt S. 38))
- Der Mechanismus: GenAI hat keine Fähigkeit zur physischen Aufgabenausführung (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Abschnitt zu Figure 13, PDF-S. 32 (gedruckt S. 29); ILO WP 140, Beispiel-Justification Table, PDF-S. 34 (gedruckt S. 31); ILO WP 140, Abschnitt zu Figure 2, PDF-S. 17 (gedruckt S. 14))
- Unabhängige Zweitmessung (OECD / Lane 2024): Reinigungsberufe am unteren Ende (Skills in the AI Age (OECD AI Papers No. 60), 2026 — OECD AI Papers No. 60, Skills in the AI Age, PDF-S. 15/16 (gedruckt S. 15))
- Dritte Messung (Hampole et al.): Reinigungsberufe unter den 25 am wenigsten exponierten (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — Hampole et al., AI and the Labor Market, NBER WP 33509, Table A.2, PDF-S. 97 (gedruckt S. 95); NBER WP 33509, Note zu Table A.2, PDF-S. 97 (gedruckt S. 95))

### Medikamente und Behandlungen verabreichen

- Die Kernberufe der Tätigkeit sind der niedrigsten Kategorie zugeordnet (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) [2221]; PDF-S. 62 (gedr. S. 59) [5321, 5329, norm.])
- Was "Not Exposed" bei der ILO definitorisch bedeutet (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Abschnitt zu Table 5, PDF-S. 41 (gedr. S. 38); ILO WP 140, Table 5, PDF-S. 41 (gedr. S. 38) [norm.])
- Innerhalb der Pflegehilfsberufe streuen die Teilaufgaben deutlich (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 58 (gedr. S. 55))
- Medical Assistants (3256) fallen aus dem Muster heraus (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); ILO WP 140, Table 5, PDF-S. 41 (gedr. S. 38) [norm.])
- GenAI besitzt keine Fähigkeit zur physischen Aufgabenausführung (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Abschnitt Expert Adjustment, PDF-S. 32 (gedr. S. 29); ILO WP 140, Table 4 (GPT-4o-Begründung zur Abwertung des Schweiß-Tasks), PDF-S. 34 (gedr. S. 31))

### 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))

### Speisen und Getränke zubereiten und servieren

- Die ausführenden Berufe sind gemessen und als nicht exponiert klassifiziert (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. 59–63; ILO WP 140, Table 5 "GenAI Exposure Gradients: Definition and Interpretation", PDF-S. 41 (gedruckt S. 38) [norm.])
- Beim Servieren (Waiters) ist die Exposition höher als beim Zubereiten, aber weiterhin „limited" (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 57; ILO WP 140, Table 5, PDF-S. 41 [norm.])
- Der Mechanismus ist benannt: GenAI hat keine Fähigkeit zur physischen Aufgabenausführung (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Abschnitt zur Experten-Anpassung, PDF-S. 32 (gedruckt S. 29) [norm.]; ILO WP 140, Table 4 "Sample of adjustments and justifications", PDF-S. 33/35 (gedruckt S. 30) [norm.])
- Unabhängige Bestätigung: US-Task-Daten sehen „little direct task exposure" (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — Hampole et al., "AI and the Labor Market", NBER WP 33509, PDF-S. 7)
- Dritte unabhängige Stimme: geringste Exposition im OECD-Ranking (Skills in the AI Age (OECD AI Papers No. 60), 2026 — OECD AI Papers No. 60, "Skills in the AI Age", PDF-S. 16 (gedruckt S. 15) [norm.])

### Tiere aufziehen, füttern und pflegen

- Die ausführenden Berufe sind von der ILO gemessen und durchgängig „Not Exposed“ (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO Working Paper 140, Table A1 „ISCO-08 occupations by exposure gradient“, PDF-S. 60–63)
- Die niedrige SD zeigt: auch einzelne Teilaufgaben sind nicht exponiert (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO Working Paper 140, Table 5, PDF-S. 41)
- OECD: Agrar- und Tierhaltungsberufe gehören zu den am wenigsten AI-exponierten (Skills in the AI Age (OECD AI Papers No. 60), 2026 — OECD AI Papers No. 60, Skills in the AI Age, PDF-S. 15 (gedr. S. 14); PDF-S. 18 (gedr. S. 17))
- Hampole et al.: Beschäftigungswirkung von KI in Farming/Fishing/Forestry praktisch null (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — NBER WP 33509 (Hampole/Papanikolaou/Schmidt/Seegmiller, AI and the Labor Market), Table 6 „Impact of AI on relative employment growth by occupation group“, PDF-S. 54; Table A.6, PDF-S. 101)

## Provenienz und Zitierhinweis

- Stand der Prüfung: 2026-07-19
- Methode: SapientShift-Tätigkeitsanalyse
- ISCO-08: 5152
- Mittlere Exposition (ILO): 0.2
- Streuung (SD, ILO): 0.1
- ILO-Stufe: Not Exposed
- Band (eigene Auswertung): unteres Mittelfeld
- 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
- [Skills in the AI Age (OECD AI Papers No. 60)](https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/07/skills-in-the-ai-age_e8d8c1e6/972bd15e-en.pdf) (2026), OECD Publishing, Paris
- [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
- [Generative AI at Work (NBER Working Paper 31161)](https://www.nber.org/system/files/working_papers/w31161/w31161.pdf) (2023), National Bureau of Economic Research
- [Anthropic Economic Index — Report "Cadences" (Juni 2026)](https://www.anthropic.com/research/economic-index-june-2026-report) (2026), Anthropic

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SapientShift (2026): Hauswirtschafter in Privathaushalten — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/hauswirtschafter-in-privathaushalten
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https://sapientshift.com/employee-input?rolle=hauswirtschafter-in-privathaushalten&from=beruf