Der Kern dieser Arbeit ist Führung auf engem Raum, weit weg von jeder Hilfe: Kurs bestimmen, Besatzung anleiten, Entscheidungen treffen, ohne jemanden fragen zu können. Dafür braucht es Orientierung auf offener See und den Überblick über Fang, Wetter und Mannschaft gleichzeitig.
Wochenlang auf hoher See: Hochseefischer steuern die Schiffe zu den Fanggründen und leiten den ganzen Fangeinsatz an Bord.
Hochseefischer fangen, als Kapitäne oder Mitglieder von Fischereifahrzeugbesatzungen, Hochseefische, für den Verkauf oder die Lieferung an Großhandelskäufer, Vermarktungsorganisationen oder auf Märkten. Zu den Aufgaben gehören - (a) Vorbereitung und Reparatur von Netzen und anderer Fanggeräte und -ausrüstung; (b) Führung und Betrieb von Fischereifahrzeugen zu, von und in Hochsee-Fanggebieten; (c) Festlegung von Fanggebieten, Planung von Kursen und Berechnung von Navigationspositionen mittels Kompass, Karten, Tabellen und anderer Hilfsmittel; (d) Steuern von Fahrzeugen sowie Bedienung von Navigationsinstrumenten und elektronischen Fanghilfsmitteln; (e) Leitung von Fangeinsätzen sowie Beaufsichtigung der Besatzungstätigkeiten; (f) Aufzeichnung des Fangfortschritts und der Tätigkeiten sowie der Wetter- und Seebedingungen im Schiffslogbuch; (g) Ködern, Auslegen und Einholen von Fanggeräten; (h) Reinigung, Einfrieren, Eiskühlung oder Salzen des Fangs an Land oder auf See; (i) Auswahl und Ausbildung von Schiffsbesatzungen. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Hochseefischer/in - Trawlerkapitän/in Einige verwandte, anderswo eingeordnete Berufe: - Leiter/in der Fangeinsätze - 1312 - Küstenfischereikapitän/in - 6222 - Fischer/in (Küstengewässer) - 6222 - Fischer/in (Binnengewässer) - 6222 - Fischereiarbeiter/in - 9216
Fischwirtschaftsmeister · Fischwirtschaftsmeister/Fischwirtschaftsmeisterin · Fischwirtschaftsmeisterin · Tiefseefischer · Tiefseefischer/Tiefseefischerin · Tiefseefischerin · deep-sea fishery worker · fisheries master · fishing vessel captain · master of fishing vessel
Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 6223.
Fang und Bordaufbereitung sind so einheitlich als unbewegt gemessen, dass nicht einmal eine einzelne Teilaufgabe von der KI berührt wird.
Hochseefischer liegt im mittleren Bereich — von Fahrzeugreiniger · am wenigsten bis Datenerfasser · am stärksten betroffen.
| Eigene Auswertung | ILO-Einstufung | In der Berufsgruppe |
|---|---|---|
| unteres Mittelfeld von 411 Berufen | nicht von generativer KI berührt | Von 4 verglichenen Berufen sind 2 weniger betroffen als dieser. Gruppe: Forstwirtschaft, Fischerei & Jagd |
Ähnlich eingeordnet: Ackerbauern und Gemüseanbauer · Gärtner, Saat- und Pflanzenzüchter · Baum- und Strauchfrüchteanbauer
Gemessen ist bislang nur, was generative KI mit Text- und Wissensarbeit macht — die körperliche Arbeit auf See fällt kaum darunter. Offen bleibt die Technik drumherum: Fangautomatik, Sortier- und Ausnehmroboter, autonome Fanggeräte sowie KI bei Schwarmortung und Quotenmanagement hat bisher keine Studie einzeln betrachtet. Nach heutigem Stand also wenig betroffen — die Entwicklung bei automatisierten Fang- und Sortiersystemen lohnt aber den Blick.
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
Fang und Aufbereitung an Bord sind für diesen Beruf als unbewegt gemessen — und die geringe Streuung ist dabei der eigentliche Befund: Sie bedeutet, dass nicht einmal eine einzelne Teilaufgabe einen erhöhten Wert erreicht, an dem KI ansetzen könnte. Eine zweite, unabhängige Quelle zählt die Fischereiberufe zu den am wenigsten betroffenen und begründet das mit dem körperlich-handwerklichen Charakter der Arbeit. Einschränkend hält die Studienlage allerdings selbst fest, dass Befragte aus genau diesen Berufen doppelt so häufig mit „weiß nicht“ antworteten, die Datenbasis hier also dünner ist als bei Büroberufen. Das Führen des Schiffs und die Besatzungsführung sind gar nicht eigens erfasst — die einzige gemessene Veränderung stammt aus einer Kundendienst-Studie und ist auf den Bordbetrieb nicht übertragbar.
Das Einarbeiten und Verwalten verschiebt sich, das Führen selbst bleibt menschlich.
Die administrative Seite der Personalarbeit gehört zu den am stärksten betroffenen Bürotätigkeiten, und beim Einarbeiten zeigt sich das konkret: Mit KI-Unterstützung sind neue Mitarbeitende schon nach zwei Monaten so weit wie sonst erst nach einem halben Jahr, und deutlich weniger von ihnen kündigen früh. Das Führen selbst — das Urteilen über Menschen und das Entscheiden in offenen Situationen — wird dagegen kaum an KI abgegeben und bleibt menschliche Aufgabe.
Das Führen von Fahrzeugen bleibt — in KI-nahen Betrieben wird es teils sogar stärker gebraucht.
Ob Bus, Lok, Bagger oder Gabelstapler — das Führen selbst zählt zu den Aufgaben, die die heutige KI kaum berührt; die Systeme arbeiten mit Sprache und Daten, nicht am Steuer. In Betrieben, die KI einsetzen, steigt die Nachfrage nach solchen Fähigkeiten eher leicht an, weil sie sich mit der Technik ergänzen — etwa der Gabelstaplerfahrer im Lager, dessen Arbeit durch günstigere KI-gestützte Logistik zunimmt. Nur bei einzelnen Teilaufgaben im Straßenverkehr zeigt sich mehr Bewegung als beim Kern der Tätigkeit.
Das Einholen und Aufbereiten von Naturerzeugnissen bleibt körperliche Arbeit, an der die heutige KI kaum ansetzt.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Das Einholen und Aufbereiten von Fängen und Naturerzeugnissen ist körperliche Arbeit im Freien und am Objekt. Genau hier stößt die heutige KI an ihre Grenze: Mehrere unabhängige Untersuchungen ordnen diese Tätigkeiten der am wenigsten berührten Gruppe zu, und Fachleute korrigieren solche handwerklich-körperlichen Aufgaben sogar noch weiter nach unten, weil sich Handgriff und körperliches Geschick kaum automatisieren lassen. Was sich daran künftig ändert, hängt weniger an der heutigen Text- und Bildverarbeitung als an Technik, die am Objekt selbst eingreift — und das ist noch nicht beantwortet.
Zuletzt geprüft 2026-07-19
Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Hochseefischer · 6223
Gradient 4 4416 Personnel Clerks 0.6 0.09
Establishment-level AI exposure is associated with decreased demand for management skills. On average across countries in the sample demand for management skills declined by under 4 percentage points for a one standard deviation increase in AI exposure (Figure 4.2, Panel A). All countries in the sample are associated with a decline in management skills, and all are statistically significant from zero. Resource management includes human resource management, financial management, among others.
Access to the AI tool helps newer agents move more quickly down the experience curve: treated agents with two months of tenure perform just as well as untreated agents with more than six months of tenure. In contrast, we find minimal impacts on the productivity of more-experienced or more-skilled workers.
Panel A shows that access to AI assistance is associated with the strongest reductions in attrition among newer agents, those with less than 6 months of experience. The magnitude of this coefficient, around 10 percentage points, translates into a 40% decrease relative to a baseline attrition rate in this group of 25%.
Management, at 23% of respondents, is also heavily over-represented relative to its 7% employment share, even though it accounts for only 4% of sessions. This gap is consistent with managers using Claude for tasks other than management itself: in the survey, judgment and management are named by many respondents (especially those with more experience) as capabilities AI lacks.
Not Exposed 8331 Bus and Tram Drivers 0.18 0.06 / Not Exposed 8311 Locomotive Engine Drivers 0.2 0.08 / Not Exposed 8342 Earthmoving and Related Plant Operators 0.13 0.02 / Not Exposed 8341 Mobile Farm and Forestry Plant Operators 0.12 0.03 / Not Exposed … Occupations where most tasks remain relatively unaffected by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score.
Gradient 1 8322 Car, Taxi and Van Drivers 0.28 0.23 / Minimal Exposure 8332 Heavy Truck and Lorry Drivers 0.24 0.22 / 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, even if the occupation as a whole remains strongly reliant on tasks that have a low potential of automation.
There were some skill groupings that experienced modest increases in demand, including: production and technology and physical skills. These skills can be summarised as typically indicative of blue-collar occupations and include maintenance, repair, forklift driving and more fundamental skills such as dexterity, heavy lifting and range of motion. These are the types of skills that are possibly complementary in production to AI. For example, if a logistics warehouse can use AI to reduce the costs of routing shipments, they may be able to lower their costs and see increased demand – possibly necessitating greater demand for forklift drivers in the warehouse. However, these increasing skill demands were more modest with substantial cross-country heterogeneity. [norm.]
The three technology-based trends stand out as expected growth drivers only for light truck and delivery services drivers, software and applications developers, and nursing professionals.
Not Exposed 6221 Aquaculture Workers 0.22 0.15 Not Exposed 6223 Deep-sea Fishery Workers 0.18 0.07 Not Exposed 6222 Inland and Coastal Waters Fishery Workers 0.17 0.1 Not Exposed 8160 Food and Related Products Machine Operators 0.15 0.03 Not Exposed 7511 Butchers, Fishmongers and Related Food Preparers 0.13 0.03 Not Exposed 6210 Forestry and Related Workers 0.12 0.05 Not Exposed 6340 Subsistence Fishers, Hunters, Trappers and Gatherers 0.12 0.05 Not Exposed 9216 Fishery and Aquaculture Labourers 0.11 0.03 Not Exposed 6224 Hunters and Trappers 0.09 0.03
Not Exposed | Occupations that don't meet any of the above conditions. | Occupations where most tasks remain relatively unaffect ed by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score. [norm.] the lowest category of Not Exposed occupations, where GenAI currently has no observable potential to automate tasks.
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.
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.
Fang und Bordaufbereitung sind für genau diesen Beruf mit so geringer Streuung als unbewegt gemessen, dass nicht einmal einzelne Teilaufgaben exponiert sind
Für den Kern dieser Rolle gibt es einen Wert für genau diesen Beruf: Die ILO führt 6223 Deep-sea Fishery Workers mit 0,18 bei einer Streuung von nur 0,07 in „Not Exposed“ — und diese niedrige Streuung ist der eigentliche Befund, denn sie besagt, dass nicht einmal eine einzelne Teilaufgabe dieses Berufs einen erhöhten Wert erreicht, an dem generative KI ansetzen könnte; dasselbe gilt für die Aufbereitung an Bord, die über 7511 Butchers and Fishmongers (0,13 / SD 0,03) und 8160 Food and Related Products Machine Operators (0,15 / SD 0,03) abgedeckt ist. Bestätigt wird das methodisch und institutionell unabhängig durch die OECD, die „Agriculture, forestry and fishery workers“ zu den „least exposed to AI“ zählt, und inhaltlich begründet durch die ILO-Expertenrunde, die Berufe mit physischer Manipulation ausdrücklich nach unten korrigierte — einschränkend merkt die ILO allerdings selbst an, dass Befragte aus genau diesen Berufsgruppen doppelt so häufig „weiß nicht“ antworteten, die Rohdatenbasis hier also dünner ist als bei Büroberufen. Die beiden übrigen Stränge haben keinen Wert für 6223: Für das Führen von Schiffen enthält Table A1 keinen wasserfahrzeugführenden Beruf, gemessen sind zwölf land- und schienengebundene Fahrberufe unter 0,29; und die Besatzungsführung an Bord ist auf Tätigkeitsebene zweigeteilt zwischen der administrativ-schriftlichen Schicht (4416, 0,6, Gradient 4) und der Führungsschicht (1212, 0,36 / SD 0,05), wobei der einzige gemessene Eingriff — die verkürzte Einarbeitung Neuer — aus einer einzelnen Kundendienst-Feldstudie stammt und nicht auf Bordbetriebe übertragbar ist.
Der Befund gilt ausschließlich für generative KI: Dieselbe Berufsgruppe wird in einer Korpusquelle bei Automatisierung einschließlich Robotik als „at high risk“ geführt, und Fangautomatik, Sortier- und Ausnehmroboter, autonome Fanggeräte sowie KI in Schwarmortung und Quotenmanagement sind von keiner Quelle auf Tätigkeitsebene vermessen.
Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.
Diese Seite beschreibt Hochseefischer allgemein — mit Tätigkeiten wie „Personal führen, einstellen und schulen“ oder „Fahrzeuge und Verkehrsmittel führen“.
Für diesen Beruf liegt die gemessene Betroffenheit im Mittelfeld.
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.
SapientShift (2026): Hochseefischer — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/hochseefischer
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Wie diese Aussagen entstehen — Methodik & Evidenzklassen · Datensatz Version 1.0