# Verändert KI den Beruf Hilfsarbeiter in der Forstwirtschaft?

Die Waldarbeit trägt den niedrigsten gemessenen KI-Wert im ganzen Tätigkeitsfeld — berührt wird nur das Erkennen von Vorfällen, nicht das Handeln danach.

## 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 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.
- **Maschinen und Fahrzeuge zum Materialumschlag bedienen** — unverändert
  Das Bedienen der Umschlagmaschinen bleibt körperliche Arbeit — und wird eher mehr gebraucht als weniger.
- **Auf Sicherheitsvorfälle und Notfälle reagieren** — unverändert
  Das Reagieren auf Vorfälle und Notfälle bleibt unberührt — KI berührt allenfalls das Erkennen, nicht das Handeln.
- **Wald- und Naturflächen bewirtschaften** — unverändert — für diesen Beruf einzeln gemessen
  Das Bewirtschaften von Wald und Naturflächen bleibt körperliche Arbeit im Gelände, an der die heutige KI vorbeigeht.

## Was dieser Beruf heute macht

Im Wald übernehmen Hilfsarbeiter in der Forstwirtschaft die groben, körperlichen Arbeiten: Bäume pflanzen und fällen, Holz stapeln, Wege instand halten.

## Was KI verändert

Die eigentliche Arbeit im Wald gehört zu den am wenigsten von KI berührten Tätigkeiten überhaupt — die Fachleute haben die Werte wegen des körperlichen Zupackens im Bestand sogar gegenüber der ersten Befragung gesenkt. Auch das Bedienen der Umschlag- und Rücke-Maschinen und das Reagieren auf Sicherheits- und Notfälle liegen durchgehend unten, und in KI-nahen Betrieben ist die Nachfrage nach solchen körperlichen Fertigkeiten sogar leicht gestiegen. Der einzige Berührungspunkt liegt beim Erkennen von Vorfällen — etwa dem Aufspüren von Auffälligkeiten —, nicht beim Reagieren darauf. Handeln bleibt Sache des Menschen; nur das Hinschaün bekommt Unterstützung.

## Wo diese Aussage endet

Autonome Forstmaschinen, Fernerkundung und Drohneninventur sind nicht gemessen. Und dieselbe Quelle, die Forstberufe als am wenigsten KI-berührt führt, ordnet Land- und Forstwirtschaft beim Automatisierungsrisiko einschließlich Robotik in die höchste Gruppe ein. Nach heutigem Stand wenig berührt gegenüber Software-KI, mit der Robotik als offener Gegenfrage.

## 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)

### Maschinen und Fahrzeuge zum Materialumschlag bedienen

- Alle fünf ausführenden Berufe sind von der ILO gemessen und als "Not Exposed" eingestuft (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. 60–63 (gedruckt S. 57–60))
- "Not Exposed" ist bei der ILO eine gemessene Kategorie, kein Datenmangel (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 zur Gradienten-Definition, PDF-S. 41 (gedruckt S. 38))
- Fachexperten korrigierten die Automatisierungswerte für genau diese Berufsgruppe nach unten — begründet mit physischer Manipulation (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Abschnitt 3.6 (Expertenvalidierung), PDF-S. 32–33 (gedruckt S. 29–30))
- Unabhängige OECD-Messung an Stellenanzeigen: Nachfrage nach Gabelstapler-Skills steigt leicht, statt zu sinken (Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14), 2024 — OECD AI Papers No. 14, Abschnitt 4.2, PDF-S. 30 (Fundstelle Zeile 1243–1248 im lokalen Volltext); wortgleiche Kurzfassung im Executive-Abschnitt, PDF-S. 10)
- Der Berufstyp gilt in der OECD-Theorie als klassischer Nutznießer des Produktivitätseffekts, nicht als Automatisierungskandidat (Skills in the AI Age (OECD AI Papers No. 60), 2026 — OECD AI Papers No. 60, Skills in the AI Age, Kap. 2, PDF-S. 16 (gedruckt S. 15))

### Auf Sicherheitsvorfälle und Notfälle reagieren

- Die ausführenden Berufe sind in der ILO-Vollerhebung 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. 60–62 (Zeilen 1828–1829, 1854, 1918–1919); ergänzend ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 59 und PDF-S. 60)
- „Not Exposed" heißt bei der ILO ausdrücklich: gemessen, und stabil niedrig (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), Zeile 1169; ILO WP 140, PDF-S. 41 (gedruckte S. 38), Zeile 1129)
- Zweite, methodisch unabhängige Quelle bestätigt: Protective Services zeigen wenig KI-Exposition (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — Hampole et al., AI and the Labor Market, NBER WP 33509, Abschnitt 2.3 „Stylized Facts about AI Job Exposure", PDF-S. 24 (gedruckte S. 22), Zeile 949)
- Der eine Berührungspunkt ist Detektion, nicht Reaktion (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — Hampole et al., AI and the Labor Market, NBER WP 33509, Abschnitt 2.3 „Stylized Facts about AI Job Exposure", PDF-S. 24 (gedruckte S. 22), Zeile 949)

### Wald- und Naturflächen bewirtschaften

- Alle ausführenden Kernberufe 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. 63 (6210, 8341), PDF-S. 64, gedruckt S. 61 (9215), PDF-S. 60 (3143), PDF-S. 58 (2132).)
- Definition der Kategorie „Not Exposed". (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.)
- Unabhängige Bestätigung: Forstberufe 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, gedruckt S. 14 (auf Basis von Lane 2024, Labour-Force-Survey-Daten).)
- Experten korrigieren die Exposition manueller Forstberufe ausdrücklich nach unten. (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Abschnitt zu Figure 13 / Expertenanpassung, PDF-S. 32, gedruckt S. 29.)

## Provenienz und Zitierhinweis

- Stand der Prüfung: 2026-07-19
- Methode: SapientShift-Tätigkeitsanalyse
- ISCO-08: 9215
- 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

### Diese Seite zitieren

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