# Verändert KI den Beruf Hilfsarbeiter im Ackerbau?

Die Feldarbeit trägt den niedrigsten Wert aller Anbauberufe — doch die Entlastung gilt allein für die generative KI, während die Robotik in der Landwirtschaft rasch zunimmt.

## 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 untersten Fünftel von 411 verglichenen Berufen.

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

Ähnlich betroffen sind nach unserer Auswertung: [Arbeiter in der Abfall- und Wertstoffsammlung](https://sapientshift.com/berufe/arbeiter-in-der-abfall-und-wertstoffsammlung), [Fahrzeugreiniger](https://sapientshift.com/berufe/fahrzeugreiniger), [Hilfsarbeiter im Hochbau](https://sapientshift.com/berufe/hilfsarbeiter-im-hochbau).

In der Gruppe Hilfskräfte Land- & Forstwirtschaft haben wir 6 Berufe verglichen. Keiner ist weniger betroffen als dieser.

## Tätigkeiten und ihre Entwicklung

- **Anlagen und Geräte installieren, warten und reparieren** — unverändert
  Das Installieren und Instandsetzen bleibt Handarbeit — die KI hilft beim Planen und Nachschlagen, nicht am Gerät selbst.
- **Einfache körperliche Hilfstätigkeiten ausführen** — unverändert
  Der heutigen KI bleibt die einfache körperliche Arbeit verschlossen — andere Automatisierung könnte weiter reichen.
- **Pflanzen anbaün und pflegen** — unverändert — für diesen Beruf einzeln gemessen
  Das Anbaün und Pflegen von Pflanzen bleibt körperliche Arbeit, an der die heutige KI vorbeigeht — was Robotik im Feld künftig ändert, ist offen.

## Was dieser Beruf heute macht

Auf dem Feld packen sie überall mit an: Hilfsarbeiter im Ackerbau graben, pflanzen, ernten und verpacken, was auf dem Hof wächst.

## Was KI verändert

Die Feldarbeit trägt den niedrigsten Wert aller Anbauberufe — nicht einmal eine einzelne Teilaufgabe fällt auf, und das Expertenpanel hat die Werte für körperliche Handarbeit ausdrücklich noch weiter gesenkt. Dieser Befund ist für eine körperliche Tätigkeit ungewöhnlich breit abgestützt: Mehrere Untersuchungen führen Agrar-, Forst- und Fischereiberufe übereinstimmend als am wenigsten von KI berührt, teils sogar mit einem praktisch neutralen Beschäftigungseffekt. Entscheidend ist aber, dass diese Entlastung allein für die generative KI gilt: Dieselbe Untersuchung ordnet die Landwirtschaft beim Automatisierungsrisiko einschließlich Robotik in die höchste Gruppe ein, und die Zahl der installierten Agrar-Serviceroboter hat sich zuletzt auf das Zweieinhalbfache erhöht. Das sind Zahlen für den ganzen Sektor, nicht für einzelne Handgriffe — aber genug, um jede Lesart als endgültige Entwarnung auszuschliessen.

## Wo diese Aussage endet

Präzisionslandwirtschaft, Sensorik, Drohnen und autonome Feldmaschinen sind nicht erfasst — hierzu ist der Zustand „unbekannt", nicht „unverändert". Auch die Vermutung, Feldarbeit verschiebe sich in Richtung Überwachung sensorgestützter Systeme, ist ausdrücklich eine Hypothese. Nach heutigem Stand wenig gesichert, mit dieser Technik als offener Frage.

## Was die Studien sagen

### Anlagen und Geräte installieren, warten und reparieren

- Die Tätigkeit wurde auf Task-Ebene explizit gemessen — und nach Experten-Prüfung abgewertet (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table 4 „Sample of adjustments and justifications between the survey and expert scores", PDF-S. 35 (gedruckte S. 32))
- Der zugrunde liegende Abwertungsgrund gilt generisch für physisch-manuelle Tasks (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Abschnitt zur Score-Adjustierung, PDF-S. 34 (gedruckte S. 31))
- „Not Exposed" ist bei der ILO eine gemessene Kategorie, keine Datenlücke (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 (gedruckte S. 38))
- Unabhängige Bestätigung: Installations-/Wartungs-Skills sitzen im Niedrig-Expositions-Segment (Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14), 2024 — OECD AI Papers No. 14, AI and the Changing Demand for Skills in the Labour Market, Abschnitt 3.1, PDF-S. 25)

### Einfache körperliche Hilfstätigkeiten ausführen

- Die Kategorie "Not Exposed" ist ein Messergebnis, keine Datenlücke — und die niedrigen SD sind der eigentliche Befund (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 (gedruckte S. 38); ILO WP 140, Table 5, gleiche Seite, PDF-S. 41 (gedruckte S. 38))
- Das Expertenpanel hat die Bewertung für manuelle Tätigkeiten aktiv nach unten korrigiert (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Kap. 4 "Expert validation survey", PDF-S. 32 (gedruckte S. 29); ILO WP 140, Table 4 (Begründungsbeispiel), PDF-S. 33)
- WEF: manuelle Geschicklichkeit zeigt in einer Bewertung von 2.800+ Skills keinerlei Substituierbarkeit durch GenAI (The Future of Jobs Report 2025, 2025 — WEF Future of Jobs Report 2025, PDF-S. 44 (gedruckte S. 43/44))
- OECD: Reinigungs- und ähnliche körperliche Rollen zeigen minimale GenAI-Exposition (Skills in the AI Age (OECD AI Papers No. 60), 2026 — OECD AI Papers No. 60, Skills in the AI Age, 2026, PDF-S. 18 (gedruckte S. 17))
- [NUTZUNG] — Klasse D, nur als schwaches Indiz (Anthropic Economic Index — Report "Cadences" (Juni 2026), 2026 — Anthropic Economic Index "Cadences", Juni 2026, Zeile 70 (Datei enthält keine PDFPAGE-Marker, daher Zeilenangabe))

### Pflanzen anbaün und pflegen

- Alle pflanzenbaulichen ISCO-Berufe sind „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. 61; weitere Zeilen derselben Tabelle PDF-S. 61 (6112, 6114), PDF-S. 63 (9214), PDF-S. 64 (9211))
- „Not Exposed" heißt: auch keine einzelnen 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); ergänzend ebenfalls PDF-S. 41)
- Fachexperten korrigierten die Exposition für Anbauberufe ausdrücklich nach unten (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Abschnitt zur Experten-Validierung (Figure 13), PDF-S. 32 (gedruckt S. 29))
- Unabhängige Bestätigung: Agrarberufe sind die am wenigsten KI-exponierte Gruppe (Skills in the AI Age (OECD AI Papers No. 60), 2026 — 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))
- Gemessener Beschäftigungseffekt von KI ist für die Gruppe nahe null (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — 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)

## Provenienz und Zitierhinweis

- Stand der Prüfung: 2026-07-19
- Methode: SapientShift-Tätigkeitsanalyse
- ISCO-08: 9211
- Mittlere Exposition (ILO): 0.09
- Streuung (SD, ILO): 0.02
- ILO-Stufe: Not Exposed
- Band (eigene Auswertung): unteres 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
- [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
- [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
- [The Future of Jobs Report 2025](https://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_Report_2025.pdf) (2025), World Economic Forum, Genf
- [Anthropic Economic Index — Report "Cadences" (Juni 2026)](https://www.anthropic.com/research/economic-index-june-2026-report) (2026), Anthropic

### Diese Seite zitieren

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SapientShift (2026): Hilfsarbeiter im Ackerbau — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/hilfsarbeiter-im-ackerbau
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https://sapientshift.com/employee-input?rolle=hilfsarbeiter-im-ackerbau&from=beruf