Berufe › Hilfskräfte Land- & Forstwirtschaft · ISCO-08 9213

Hilfsarbeiter in Ackerbau und Tierhaltung

Der Kern dieser Arbeit ist der Wechsel zwischen zwei sehr verschiedenen Welten: der Pflege von Pflanzen und der von Tieren, oft am selben Tag. Mal wird gejätet und geerntet, mal gefüttert und getrieben – je nachdem, was gerade ansteht.

Was dieser Beruf heute macht

Auf gemischten Höfen wechseln sich Feld und Stall ab: Hilfsarbeiter hier packen bei Feldfrüchten genauso an wie bei der Tierhaltung.

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Hilfsarbeiter in gemischtem Ackerbau und Tierhaltung verrichten einfache und routinemäßige Tätigkeiten in der landwirtschaftlichen Erzeugung von sowohl Feldfrüchten als auch Tieren. Zu den Aufgaben gehören - (a) Graben und Schaufeln zum Räumen von Gräben oder für andere Zwecke; (b) Be- und Entladen von Vorräten, Erzeugnissen und anderen Materialien; (c) Rechen, Aufgabeln und Stapeln von Stroh, Heu und ähnlichen Materialien; (d) Bewässern, Ausdünnen und Jäten von Feldfrüchten von Hand oder mit Handwerkzeugen; (e) Pflücken von Obst, Nüssen, Gemüse und anderen Feldfrüchten sowie Sammeln von Eiern; (f) Pflanzen und Ernten von Feldfrüchten wie Reis von Hand; (g) Füttern, Tränken und Reinigen von Tieren sowie Sauberhalten ihrer Unterkünfte; (h) Beobachten von Vieh und Berichten über dessen Zustand; (i) Mithelfen beim Hüten, Treiben und Trennen von Vieh zum Melken, Scheren, Transportieren oder Schlachten sowie beim Weidewechsel; (j) Sortieren, Klassieren, Bündeln und Verpacken von Erzeugnissen in Behälter; (k) Ausführen kleinerer Reparaturen an Einrichtungen, Gebäuden, Geräten und Zäunen. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Landarbeiter/in Einige verwandte, anderswo eingeordnete Berufe: - Fachkraft in der Landwirtschaft (gemischte Landwirtschaft) - 6130 - Brennholzsammler/in - 9624 - Wassersammler/in - 9624

  • Gräben graben und schaufeln oder andere Erdarbeiten erledigen
  • Feldfrüchte von Hand oder mit Handwerkzeug bewässern, ausdünnen und jäten
  • Obst, Nüsse, Gemüse und andere Feldfrüchte pflücken sowie Eier sammeln
  • Feldfrüchte wie Reis von Hand pflanzen und ernten
  • Tiere füttern, tränken und reinigen und ihre Unterkünfte sauber halten
  • Vieh beobachten und beim Treiben, Trennen und Weidewechsel mithelfen
  • Erzeugnisse sortieren, klassieren, bündeln und verpacken

Umfasst auch

Mitarbeiter Pflanzenbau · Mitarbeiterin Pflanzenbau · Produktionsarbeiter im Bereich Pflanzenbau · Produktionsarbeiter im Bereich Pflanzenbau/Produktionsarbeiterin im Bereich Pflanzenbau · Produktionsarbeiterin im Bereich Pflanzenbau · Produktionshelfer im Bereich Pflanzenbau · Produktionshelferin im Bereich Pflanzenbau · Produktionsmitarbeiter im Bereich Pflanzenbau · Produktionsmitarbeiterin im Bereich Pflanzenbau · crop growing worker · crop production worker · crop production workers ·

+5 weitere
crop worker · crops production worker · farm hand · farm worker · growing worker

Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 9213.

Die Kernbewegung

Tiere versorgen und Pflanzen bewirtschaften zeigen bei der KI-Software keine Verschiebung — die offene Front ist die Agrarrobotik, die in eine andere Richtung weist.

Wie stark ist dieser Beruf betroffen?

Hilfsarbeiter in Ackerbau und Tierhaltung liegt nahe am unteren Rand — von Fahrzeugreiniger · am wenigsten bis Datenerfasser · am stärksten betroffen.

Einordnung dieses Berufs im Vergleich
Eigene AuswertungILO-EinstufungIn der Berufsgruppe
unterstes Fünftel von 411 Berufennicht von generativer KI berührtVon 6 verglichenen Berufen sind 2 weniger betroffen als dieser. Gruppe: Hilfskräfte Land- & Forstwirtschaft

Ähnlich eingeordnet: Fensterputzer · Hilfsarbeiter im Bergbau · Hilfsarbeiter in der Fischerei und Aquakultur

Wo diese Aussage endet

Der „unverändert"-Befund gilt für generative KI und darf nicht als Zukunftssicherheit gelesen werden: Feld-, Melk- und Fütterungsrobotik sowie Präzisionslandwirtschaft sind nicht untersucht. Die Vermutung, dass sich gleichförmige Routinen stärker automatisieren lassen als Eingriffe bei Auffälligkeiten, bleibt eine Hypothese. Nach heutigem Stand wenig berührt, ohne Entwarnung.

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

Ob Tiere versorgen oder auf dem Feld arbeiten — nach der Messung bewegt sich hier bei der KI nichts: Die Fachleute haben die Werte für Landwirtschaftsberufe sogar bewusst nach unten korrigiert, weil sich Arbeit, die auf Handgeschick und körperlichem Zupacken beruht, praktisch nicht automatisieren lässt; mehrere unabhängige Untersuchungen bestätigen diesen nahezu neutralen Befund. Die Verschiebung liegt woanders: Sobald man Automatisierung samt Robotik misst, zählen genau diese Agrartätigkeiten zu den am stärksten gefährdeten, und die Zahl der in der Landwirtschaft eingesetzten Serviceroboter hat sich zuletzt auf das Zweieinhalbfache erhöht. Zwei Technologien, zwei Richtungen — bei der Software Ruhe, bei der Robotik Bewegung. Wie schnell diese Roboter tatsächlich in den Alltag kommen, ist damit aber noch nicht gesagt.

Tätigkeiten & ihre Entwicklung

Tiere aufziehen, füttern und pflegen · unverändert

Die Arbeit am Tier bleibt körperlich und weitgehend unberührt, die Rolle künftiger Robotik ist noch offen.

Details zur Entwicklung

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

Das Aufziehen, Füttern und Pflegen lebt vom unmittelbaren körperlichen Umgang mit lebenden Tieren. Genau daran stößt die heutige KI an ihre Grenze, denn Systeme für Text und Bild haben auf diese physische Arbeit keinen Zugriff — Agrar- und Tierhaltungsberufe zählen durchgängig zu den am wenigsten betroffenen, und am Arbeitsmarkt ist praktisch kein Effekt messbar. Ob sensorgestützte Systeme künftig gleichförmige Routinen wie Füttern oder Melken übernehmen, 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

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.

Belege & Quellen

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

Zuletzt geprüft 2026-07-19

Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Hilfsarbeiter in Ackerbau und Tierhaltung (ohne ausgeprägten Schwerpunkt) · 9213

Belege · Tiere aufziehen, füttern und pflegen (4)

  • Die ausführenden Berufe sind von der ILO gemessen und durchgängig „Not Exposed“
    Not Exposed 6121 Livestock and Dairy Producers 0.17 0.1 / Not Exposed 6122 Poultry Producers 0.19 0.1 / Not Exposed 9212 Livestock Farm Labourers 0.12 0.03 / Not Exposed 5164 Pet Groomers and Animal Care Workers 0.14 0.06 / Not Exposed 3240 Veterinary Technicians and Assistants 0.14 0.02
    ILO Working Paper 140, Table A1 „ISCO-08 occupations by exposure gradient“, PDF-S. 60–63 · 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 · konvergent belegt
  • Die niedrige SD zeigt: auch einzelne Teilaufgaben sind nicht exponiert
    Exposed: Gradient 1 (Low exposure, high task variability) μ < 0.4 and μ + σ ≥ 0.5 — Low overall GenAI exposure at the occupational level, but high variability across tasks. Some tasks within these occupations have an elevated automation potential
    ILO Working Paper 140, 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
  • OECD: Agrar- und Tierhaltungsberufe gehören zu den am wenigsten AI-exponierten
    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. / By contrast, roles reliant on physical or manual tasks, such as cleaning or equipment operation, show minimal exposure.
    OECD AI Papers No. 60, Skills in the AI Age, PDF-S. 15 (gedr. S. 14); PDF-S. 18 (gedr. S. 17) · Skills in the AI Age (OECD AI Papers No. 60) · OECD Publishing, Paris, 2026 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell · konvergent belegt
  • Hampole et al.: Beschäftigungswirkung von KI in Farming/Fishing/Forestry praktisch null
    Farming, Fishing, and Forestry 45 13.9 -7.56 -6.16 0.20 0.47 / Farming, Fishing, and Forestry 45 8.56 -4.71 -4.22 -0.36 0.35
    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 · 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

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

Weder das Versorgen der Tiere noch die Pflanzenarbeit zeigt eine dokumentierte GenAI-Verschiebung — beim Automatisierungsrisiko im weiteren Sinn drehen die Quellen die Richtung um

Für Mixed Crop and Livestock Farm Labourers weist die ILO μ = 0,11 bei einer Streuung von nur 0,03 aus — der Wert liegt in der untersten Kategorie „Not Exposed", und weil μ + σ mit 0,14 weit unter der Gradient-1-Schwelle von 0,5 bleibt, ist nach dieser Messung nicht einmal eine einzelne Teilaufgabe dieser Arbeit gegenüber generativer KI exponiert. Für die pflanzenbauliche Seite gilt auf Tätigkeitsebene dasselbe Bild — die verwandten Hilfskräfte 9211 und 9214 liegen bei 0,09 bzw. 0,12 mit SD 0,02 —, und die ILO nennt den Grund ausdrücklich: Fachexperten haben die Werte für Landwirtschafts- und Gartenbauberufe gegenüber der Befragung bewusst nach unten korrigiert, weil sich Aufgaben mit „physical manipulation or manual dexterity" praktisch nicht automatisieren lassen; OECD/Lane und Hampole et al. bestätigen die Richtung unabhängig, letztere mit einem nahezu neutralen Beschäftigungseffekt von 0,20 für Farming/Fishing/Forestry. Der Gegenbefund steht in derselben OECD-Publikation: Sobald Automatisierung einschließlich Robotik gemessen wird, gehören genau diese gering und mittel qualifizierten Agrartätigkeiten zu den am stärksten gefährdeten, und die Agrar-Serviceroboter-Installationen haben sich laut AI Index um das 2,5-Fache erhöht.

Der „unverändert"-Befund gilt für generative KI und darf nicht als Zukunftssicherheit gelesen werden: Feld-, Melk- und Fütterungsrobotik sowie Präzisionslandwirtschaft sind von keiner Korpusquelle auf Tätigkeitsebene untersucht, und die Vermutung, dass sich gleichförmige Routinen stärker automatisieren lassen als Eingriffe bei Auffälligkeiten, bleibt Hypothese.

Hypothesen

  • 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.
  • 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 Hilfsarbeiter in Ackerbau und Tierhaltung allgemein — mit Tätigkeiten wie „Tiere aufziehen, füttern und pflegen“ oder „Pflanzen anbaün und pflegen“.

Für diesen Beruf sprechen die Daten bisher für wenig Veränderung.

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): Hilfsarbeiter in Ackerbau und Tierhaltung — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/hilfsarbeiter-in-ackerbau-und-tierhaltung

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