Der Kern dieser Arbeit ist, viele unterschiedliche Interessen auf derselben Fläche unter einen Hut zu bringen. Wo eine Straße verläuft oder ein Wohngebiet entsteht, betrifft Anwohner, Umwelt und Wirtschaft gleichzeitig – und all das fließt in einen Plan ein.
Raum-, Stadt- und Verkehrsplaner entscheiden mit, wie Städte wachsen und wie sich Menschen darin bewegen.
Stadt- und Verkehrsplaner entwickeln und setzen Pläne und Strategien für die kontrollierte Nutzung von städtischem und ländlichem Land sowie für Verkehrssysteme um. Sie führen Untersuchungen durch und beraten zu wirtschaftlichen, ökologischen und sozialen Faktoren, die die Landnutzung und die Verkehrsströme beeinflussen. Zu den Aufgaben gehören - (a) Planen der Anordnung und Koordinieren der Entwicklung städtischer Gebiete; (b) Zusammenstellen und Analysieren von Daten zu wirtschaftlichen, rechtlichen, politischen, kulturellen, demografischen, soziologischen, physischen und ökologischen Faktoren, die die Landnutzung beeinflussen; (c) Beraten mit Regierungsbehörden, Gemeinden und Fachleuten aus Bereichen wie Architektur, Planung, Sozialwissenschaft, Umwelt und Recht; (d) Entwickeln und Empfehlen der Nutzung und Erschließung von Land sowie Präsentieren von textlichen und grafischen Plänen, Programmen und Entwürfen vor Gruppen und Einzelpersonen; (e) Beraten von Regierungen, Unternehmen und Gemeinden zu Fragen und Vorschlägen der Stadt- und Regionalplanung; (f) Prüfen und Bewerten von Umweltverträglichkeitsberichten; (g) Planen und Koordinieren der Erschließung von Flächen für Parks, Schulen, Einrichtungen, Flughäfen, Straßen und verwandte Projekte sowie für Gewerbe-, Industrie- und Wohnstandorte; (h) Planen und Beraten bei der Streckenführung und Steuerung des Straßenverkehrs und öffentlicher Verkehrssysteme im Hinblick auf Effizienz und Sicherheit. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Raumplaner - Verkehrsplaner - Stadtplaner Einige verwandte, anderswo eingeordnete Berufe: - Architekt - 2161 - Landschaftsarchitekt - 2162
Experte für Raumordnung · Expertin für Raumordnung · Landschaftsplaner · Landschaftsplanerin · Raumforscher · Raumforscherin · Raumplaner · Raumplaner/Raumplanerin · Raumplanerin · Stadt- und Regionalplaner · Stadt- und Regionalplaner/Stadt- und Regionalplanerin · Stadt- und Regionalplanerin · +34 weitere
Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 2164.
Die strategische Planungsebene bleibt unberührt, während die operative Berichts- und Datenarbeit darunter sich verschiebt — die Datenauswertung bekommt einen maschinellen Vorlauf.
Raum-, Stadt- und Verkehrsplaner liegt im mittleren Bereich — von Fahrzeugreiniger · am wenigsten bis Datenerfasser · am stärksten betroffen.
| Eigene Auswertung | ILO-Einstufung | In der Berufsgruppe |
|---|---|---|
| oberes Mittelfeld von 411 Berufen | nur am Rand von generativer KI berührt | Von 24 verglichenen Berufen sind 17 weniger betroffen als dieser. Gruppe: Naturwissenschaft & Ingenieurwesen |
Ähnlich eingeordnet: Diätologen und Ernährungsberater · Fachkräfte in Personalschulung und -entwicklung · Biologen, Botaniker, Zoologen und verwandte Berufe
Der Beruf selbst wurde nicht einzeln untersucht — die Werte stammen aus verwandten Planungs-, Entwurfs- und Analyseberufen und sind daher nur eine Annäherung. Praktische Anteile wie Ortsbegehungen, Verkehrszählungen oder Beteiligungsverfahren wurden gar nicht betrachtet, weil nur generative KI erhoben wurde. Nach heutigem Stand also eine vorsichtige Einschätzung, die vor allem die Schreib- und Analysearbeit abbildet.
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
Die strategische Planung von Stadt- und Verkehrsplanern zählt zu den am wenigsten betroffenen Tätigkeiten — nicht einmal einzelne Teilaufgaben sind hier nennenswert berührt, und auch die Entwurfsarbeit am gebauten Raum bleibt niedrig eingestuft. Deutlich stärker bewegt sich die operative Ebene darunter: dokumenten- und berichtsgebundene Aufgaben verlieren in Stellenanzeigen zweistellig an Nachfrage, wobei dieser Rückgang ausdrücklich der einfacheren Büroarbeit zugeordnet wird, nicht der höheren Managementebene. Am klarsten belegt ist die Verschiebung bei der Datenauswertung: Das Durchsuchen von Datenbeständen nach Mustern und Ursachen wandert zur Maschine, laufende Auffälligkeitsmeldungen ersetzen den periodischen Bericht. Die eigentliche Interpretationsleistung gewinnt dabei an Bedeutung — dass die Maschine sie übernimmt, belegt allerdings keine Untersuchung.
Die operative Ablaufplanung verschiebt sich spürbar, während die Abstimmung im Team eher wichtiger wird.
Das Planen und Koordinieren von Abläufen gehört zu den Tätigkeiten, die sich sichtbar bewegen: Die Nachfrage nach dem Verfolgen und Auswerten operativer Kennzahlen ist messbar zurückgegangen — für einzelne Planungsaufgaben um rund ein Viertel —, und Betriebe mit hohem KI-Einsatz fragen weniger allgemeine Management- und Projektmanagement-Fähigkeiten nach. Zugleich ist nicht die ganze Aufgabe betroffen: Die strategische Planung bleibt außen vor, und Abstimmungs- und Teamfähigkeiten zählen sogar zu den am stärksten wachsenden Anforderungen. Verschoben wird also vor allem der berechenbare, dokumentierende Teil, während das Zusammenführen von Menschen und Zielen an Gewicht gewinnt.
Das maschinelle Auswerten von Daten übernimmt zunehmend die KI, das Deuten der Ergebnisse wird wichtiger.
Das Analysieren und Deuten von Daten verändert sich spürbar: Das Aufspüren von Trends und Zusammenhängen ist die verbreitetste KI-Anwendung überhaupt und trifft genau die Berufe, die diese Aufgabe ausführen — Werkzeuge durchsuchen Kennzahlen und Datenbanken und fassen Auffälligkeiten in verständlicher Sprache zusammen. Die eigentliche Interpretationskompetenz wird dadurch aber nicht ersetzt, sondern gerade wichtiger; Fachleute berichten, dass Datenauswertung und -deutung an Bedeutung gewinnen. Wie stark sich die Aufgabe verschiebt, hängt davon ab, wie breit sie im jeweiligen Beruf ausgefüllt wird — mal verlagert sie sich nur, mal fällt sie stärker weg.
Beim Planen und Konstruieren technischer Anlagen verschieben sich einzelne Felder deutlich, andere bleiben stabil — Betroffenheit heißt hier nicht Ersetzbarkeit.
Das Bild teilt sich nach Feld: In der elektronik- und nachrichtentechnischen Anlagenplanung ist der Aufgabenmix wirklich gemischt — manches lässt sich mit KI erledigen, vieles nicht —, während die mechanische, elektrische und bauliche Anlagenplanung als kaum berührt und stabil gilt. Realisierte Arbeitsmarktdaten zählen die Ingenieurfelder zu den stärker unter Druck stehenden Gruppen, mit einem Rückgang des Beschäftigungsanteils von rund zwei Prozent über fünf Jahre durch Verlagerung auf Aufgaben-Ebene, nur teils ausgeglichen. Zugleich betonen die Untersuchungen ausdrücklich: Hohe Berührung heißt, dass viele Aufgaben mit KI erledigt werden könnten — nicht, dass der Beruf verschwindet.
Das Entwickeln von Designkonzepten verschiebt sich ungleich — digital-nah stark, am gebauten Objekt kaum.
Wo Design digital umgesetzt wird, ist die Tätigkeit stark berührt: Die digitale Umsetzung zählt zur höchsten Betroffenheitsstufe, und Grafikdesign wird erstmals und ausdrücklich KI-getrieben unter die schrumpfenden Berufe prognostiziert. Design am gebauten oder physischen Objekt — Architektur, Innenräume, Produkte — bleibt dagegen kaum berührt. Betroffenheit heißt dabei nicht, dass ein Beruf verschwindet, sondern dass sich viele heutige Aufgaben mit KI erledigen lassen; wie sich das entwickelt, hängt auch davon ab, wie Menschen lernen, damit zu arbeiten.
Zuletzt geprüft 2026-07-19
Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Raum-, Stadt- und Verkehrsplaner · 2164
Gradient 2 4322 Production Clerks 0.44 0.06 | Gradient 2 3341 Office Supervisors 0.43 0.11 | Gradient 2 1219 Business Services and Administration Managers Not Elsewhere Classified 0.42 0.1 | Gradient 3 3343 Administrative and Executive Secretaries 0.54 0.14 | Not Exposed 1213 Policy and Planning Managers 0.36 0.04 | Minimal Exposure 1324 Supply, Distribution and Related Managers 0.38 0.05 | Minimal Exposure 1120 Managing Directors and Chief Executives 0.38 0.06 | Moderate occupational AI exposure, with high task-level variability. These occupations include a mix of some tasks that are exposed to GenAI and others not at risk, making the impact uneven.
applications, Industrial Production Managers experience large declines in skills related to planning and tracking operational decisions. | Industrial Production Managers • Develop or implement production tracking or quality control systems, analyzing production, quality control, maintenance, or other operational reports to detect production problems. -26.6 | • Prepare reports on operations and system productivity or efficiency. -24.8
Logisticians | Transportation, Storage, and Distribution Managers | Production, Planning, and Expediting Clerks | Management Analysts
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. | What is notable about this subgrouping is that the most frequently appearing skills are general office administration and project management, skills that are more closely associated with lower-level office and general business duties than with higher-level management positions.
Co-ordination skills are the fastest growing subcomponent in the social skills category. By far the most demanded co-ordination skills are ‚work in teams', ‚teamwork' and ‚collaboration'. On average across countries in the sample, the share of vacancies demanding co-ordination skills increased from 39% to 47% between the base and end years (Figure 3.2).
Gradient 4 2413 Financial Analysts 0.62 0.06 […] Gradient 3 3314 Statistical, Mathematical and Related Associate Professionals 0.57 0.1 […] Gradient 3 2120 Mathematicians, Actuaries and Statisticians 0.56 0.09 […] Gradient 3 2631 Economists 0.55 0.08 / Above-moderate occupational exposure: even though some tasks remain less exposed, the overall potential of automation of the current tasks with GenAI is growing in these occupations.
SMEs indicate that GenAI has made data analysis and interpretation skills more important, along with other skills (OECD, 2025 [11]). / growing use of algorithmic management tools in the workplace is increasing the need for certain skills, such as those related to general management and analysis (e.g. ability to use or interpret data) (Milanez, Lemmens and Ruggiu, 2025 [34])
The most common cluster across nearly all sectors is 'Business Intelligence Insights,' reflecting the broad applicability of predictive analytics. / Applications in the Business Intelligence Insights category affect a wide range of workers, especially those in Management, Business and Financial, and Computer and Math occupations. / Business-intelligence tools here scan dashboards and databases to find trends and root causes without manual digging. They alert users when a key metric shifts and explain the main drivers by region, channel, or customer type. Natural-language summaries make insights readable for non-analysts.
Management Analysts and Financial Risk Specialists show similar mean exposure to 'Business Intelligence Insights' applications, but exposure is more concentrated for Management Analysts, making them less likely to be displaced according to our model. / 'Operational Data Analytics' affects tasks more narrowly than 'Customer Experience Automation' despite similar mean exposure, leading to very different implications for labor demand.
Technology-related roles are the fastest-growing jobs in percentage terms, including Big Data Specialists, Fintech Engineers, AI and Machine Learning Specialists and Software and Application Developers.
Gradient 2 2153 Telecommunications Engineers 0.48 0.12 / Gradient 2 2152 Electronics Engineers 0.42 0.13
Not Exposed 2144 Mechanical Engineers 0.32 0.07 / Not Exposed 2151 Electrical Engineers 0.31 0.08 / Not Exposed 2142 Civil Engineers 0.3 0.06 / Not Exposed 2149 Engineering Professionals Not Elsewhere Classified 0.3 0.08
The most adversely affected occupations are in business, financial, and engineering fields, which see declines of nearly 2% in their employment share over five years. / These losses reflect strong substitution at the task level, only partly offset by complementarities and firm-level increases in labor demand. / Architecture and Engineering 17 -6.64 2.52 2.83 -1.29 9.16
Lane (2024 [16]) shows that on average across OECD Member countries, ‚IT professionals‘, ‚Business professionals‘, ‚Managers‘, ‚Chief executives‘ and ‚Science and engineering professionals‘ are the occupations most exposed to AI
we stress that such exposure does not imply the immediate automation of an entire occupation, but rather the potential for a large share of its current tasks to be performed using this technology.
Gradient 4 2513 Web and Multimedia Developers 0.6 0.08 / Exposed: Gradient 4 (Highest exposure, low task variability) μ ≥ 0.6 and μ - σ >= 0.5 High and consistent GenAI exposure across tasks within the occupation. Most current tasks in these jobs have a high potential of automation, with little variability in task-level exposure.
Gradient 2 2166 Graphic and Multimedia Designers 0.49 0.09 / Exposed: Gradient 2 (Moderate exposure, high task variability) 0.4 ≤ μ < 0.5 and μ + σ ≥ 0.5 Moderate occupational AI exposure, with high task-level variability. These occupations include a mix of some tasks that are exposed to GenAI and others not at risk, making the impact uneven.
Minimal Exposure 2161 Building Architects 0.37 0.08 · Minimal Exposure 3432 Interior Designers and Decorators 0.37 0.08 / Minimal Exposure 2163 Product and Garment Designers 0.35 0.09 / Minimal Exposure (Low exposure, moderate task variability) μ < 0.5 and μ + σ > 0.4 Occupations with low GenAI exposure, where some tasks show moderate automation potential, but overall occupational exposure remains limited.
The presence of both Graphic Designers and Legal Secretaries just outside the top 10 fastest-declining job roles, a first-time prediction not seen in previous editions of the Future of Jobs Report, may illustrate GenAI's increasing capacity to perform knowledge work. Job decline in both roles is seen as driven by both AI and information processing technologies as well as by broadening digital access. This is a major change from the report's 2023 edition, when Graphic Designers were considered a moderately growing job and Legal Secretaries did not feature in the expected job growth/decline list.
we stress that such exposure does not imply the immediate automation of an entire occupation, but rather the potential for a large share of its current tasks to be performed using this technology. Whether this leads to the disappearance of an occupation or workforce replacement is a more complex question – one that will depend on the initial decision to adopt the technology, but also the extent to which individuals in these occupations are given opportunities to learn to work with these technologies and adapt to the evolving nature of their tasks.
Die Datenauswertung bekommt einen maschinellen Vorlauf, die Entwurfsarbeit am gebauten Raum ist niedrig eingestuft, und die strategische Planungsebene liegt in der Messung unterhalb der operativen
Für diese Rolle liegt kein eigener ILO-Wert vor; auf Tätigkeitsebene ist der Befund zur Planung deutlich hierarchisch geteilt: Die strategische Planungsebene ist als „Not Exposed" gemessen (1213 Policy and Planning Managers 0,36 bei einer Streuung von nur 0,04 — nicht einmal einzelne Teilaufgaben sind nennenswert exponiert), während der operative, dokumenten- und berichtsgebundene Teil in Gradient 2 bis 3 liegt und in Stellenanzeigen zweistellig an Nachfrage verliert (−26,6 und −24,8 Prozent für Ablaufverfolgung und Betriebsberichte, gemessen für Industrial Production Managers), wobei OECD den Rückgang ausdrücklich „lower-level office and general business duties" zuordnet und nicht der höheren Managementebene. Für die Entwurfs- und Konzeptarbeit gilt die Faustregel des Korpus, dass die Exposition mit der Digitalität des Artefakts steigt: Bildschirmgebundene Umsetzung liegt in der höchsten Kategorie (2513 Web and Multimedia Developers 0,60 / SD 0,08), Entwurfsberufe für gebauten Raum dagegen in „Minimal Exposure" (2161 Building Architects 0,37 / SD 0,08; 3432 Innenarchitektur 0,37) — berührt, aber nach ILO-Formulierung „without significantly altering the nature of these roles". Bei der Analyse und Interpretation von Daten und Trends ist die Verschiebung am klarsten belegt: Das Durchsuchen von Datenbeständen nach Mustern und Ursachen wandert zur Maschine, laufende Auffälligkeitsmeldungen ersetzen den periodischen Bericht, und die Interpretationsleistung gewinnt nach OECD-Befragung an Bedeutung, ohne dass eine Quelle ihre Übernahme belegt.
ISCO 2164 ist in keiner Quelle des Korpus einzeln vermessen — alle Werte stammen aus benachbarten Planungs-, Entwurfs- und Analyseberufen; zusätzlich sind Ortsbegehung, Verkehrszählung und Beteiligungsverfahren von keiner Quelle erfasst, weil ausschließlich generative KI erhoben wurde.
Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.
Diese Seite beschreibt Raum-, Stadt- und Verkehrsplaner allgemein — mit Tätigkeiten wie „Programme und Betriebsabläufe planen und koordinieren“ oder „Daten, Trends und Ergebnisse analysieren und interpretieren“.
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): Raum-, Stadt- und Verkehrsplaner — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/raum-stadt-und-verkehrsplaner
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Wie diese Aussagen entstehen — Methodik & Evidenzklassen · Datensatz Version 1.0