# Verändert KI den Beruf Hilfsarbeiter im Tiefbau?

Helfen und Reinigen auf der Baustelle gelten als kaum von KI berührt — die Datenbasis für Helferberufe ist allerdings dünner als für Büroberufe.

## 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 Ackerbau](https://sapientshift.com/berufe/hilfsarbeiter-im-ackerbau).

In der Gruppe Hilfskräfte Bau, Bergbau & Transport haben wir 9 Berufe verglichen. Keiner ist weniger betroffen als dieser.

## Tätigkeiten und ihre Entwicklung

- **Räume, Flächen und Fahrzeuge reinigen** — unverändert
  Die körperliche Reinigungsarbeit bleibt, die Rolle der Robotik ist noch offen.
- **Einfache körperliche Hilfstätigkeiten ausführen** — unverändert
  Der heutigen KI bleibt die einfache körperliche Arbeit verschlossen — andere Automatisierung könnte weiter reichen.
- **Bauwerke und Anlagen abbrechen und rückbaün** — unverändert — für diesen Beruf einzeln gemessen
  Das Abbrechen und Rückbaün bleibt körperliche Arbeit am Bauwerk, an der die heutige KI kaum ansetzt.

## Was dieser Beruf heute macht

Beim Bau von Straßen, Schienen und Dämmen erledigen Hilfsarbeiter im Tiefbau die grundlegenden Arbeiten: graben, schaufeln, schneiden, transportieren.

## Was KI verändert

Zuarbeit und Reinigung auf der Baustelle liegen durchgehend in der untersten von sechs Kategorien — der nächstgelegene vermessene Bauhelferberuf zeigt einen der niedrigsten Werte überhaupt, ohne dass auch nur einzelne Teilaufgaben als betroffen gelten. Gleich drei Quellen stützen das: Fachleute haben die Werte manueller Berufe nach unten korrigiert, eine Auswertung von über 2.800 Fähigkeiten sieht für körperliche Geschicklichkeit, Ausdaür und Präzision kein Ersetzungspotenzial, und auch die OECD sieht bei körperlicher Arbeit nur minimale Berührung. Zwei Vorbehalte gehören dazu: Dieselbe Auswertung erwartet an anderer Stelle sehr wohl einen Bedeutungsverlust der Handgeschicklichkeit, nennt dort aber Robotik als Mit-Treiber. Und in den einfachen Berufen kam die Antwort "weiß nicht" doppelt so oft vor wie in den kognitiven — die Basis ist hier also dünner.

## Wo diese Aussage endet

Für diesen Beruf gibt es keinen eigenen Wert, der Befund ist über die Tätigkeit abgeleitet — und er misst nur Software-KI: Bau- und Reinigungsrobotik ist nicht erfasst. Nach heutigem Stand wenig berührt, mit dieser Technik als offener Frage.

## Was die Studien sagen

### 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))

### 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))

### Bauwerke und Anlagen abbrechen und rückbaün

- Sämtliche ausführenden Abbruch-Berufe stehen in der niedrigsten ILO-Kategorie (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. 63–64 (gedruckte S. 60–61))
- Die sehr niedrige Streuung schließt auch exponierte Einzel-Teilaufgaben aus (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) [norm.])
- Die ILO-Experten haben physisch-manuelle Tätigkeiten ausdrücklich abgewertet (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Abschnitt zur Experten-Validierung, PDF-S. 32 (gedruckte S. 29))
- Die OECD kommt unabhängig zum selben Ergebnis für physisch-manuelle Rollen (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))
- Die anleitende Ebene ist minimal, aber nicht null exponiert (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 60 bzw. PDF-S. 62)

## Provenienz und Zitierhinweis

- Stand der Prüfung: 2026-07-19
- Methode: SapientShift-Tätigkeitsanalyse
- ISCO-08: 9312
- Mittlere Exposition (ILO): 0.09
- Streuung (SD, ILO): 0.02
- ILO-Stufe: Not Exposed
- Band (eigene Auswertung): unteres Fuenftel
- Vergleichsbasis: 411 Berufe

### Quellen

- [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

```
SapientShift (2026): Hilfsarbeiter im Tiefbau — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/hilfsarbeiter-im-tiefbau
```


https://sapientshift.com/employee-input?rolle=hilfsarbeiter-im-tiefbau&from=beruf