Der Kern dieser Arbeit ist, viele fremde Menschen gemeinsam sicher von A nach B zu bringen. Fahrkarten prüfen, Türen öffnen, Ansagen machen, ein Auge auf alle haben – Routine, die im Ernstfall sofort zu Handeln wird.
Schaffner prüfen Fahrkarten, halten den Betrieb im Zug oder Bus sicher am Laufen und sind Ansprechperson für die Fahrgäste unterwegs.
Schaffner überprüfen und stellen Fahrkarten aus und sorgen für die Sicherheit und den Komfort der Fahrgäste in Zügen, Straßenbahnen, Bussen und anderen öffentlichen Verkehrsmitteln. Zu den Aufgaben gehören - (a) Einsammeln und Ausstellen von Fahrkarten, Ausweisen oder Fahrpreisen sowie Überprüfen der Gültigkeit zuvor ausgestellter Fahrkarten; (b) Betreuen von Schlafwagen und deren Fahrgästen in Reisezügen; (c) Unterstützen beim Ein- und Aussteigen, bei der Sitzplatzsuche und beim Gepäck nach Bedarf, insbesondere für ältere, kranke oder verletzte Personen; (d) Öffnen und Schließen der Türen für Fahrgäste; (e) Durchführen von Sicherheitsüberprüfungen der Ausrüstung vor der Abfahrt; (f) Geben von Signalen an die Fahrer zum Anhalten oder Weiterfahren; (g) Begrüßen von Fahrgästen beim Einsteigen in das Transportmittel und Ansagen von Strecken und Haltestellen. (h) Sicherstellen der Einhaltung der Sicherheitsvorschriften; (i) Reagieren auf Anfragen und Beschwerden von Fahrgästen sowie Bereitstellen von Informationen zu Haltestellen und Anschlüssen; (j) Ergreifen geeigneter Maßnahmen im Falle von Notfällen oder Unfällen. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Busschaffner - Seilbahnschaffner - Fahrscheinkontrolleur (öffentlicher Verkehr) - Zugschaffner - Straßenbahnschaffner
Eisenbahnschaffner · Eisenbahnschaffnerin · Kundenbetreuer im Nahverkehr · Kundenbetreuerin im Nahverkehr · Liegewagenschaffner · Liegewagenschaffnerin · Reiseberater der Bahn · Reiseberater der Bahn/Reiseberaterin der Bahn · Reiseberaterin der Bahn · Schlafwagenschaffner · Schlafwagenschaffnerin · Zugbegleiter · +34 weitere
Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 5112.
Der Fahrkartenverkauf und die Auskunft am Schalter geraten in Bewegung — das Reagieren auf Vorfälle und die Betreuung der Fahrgäste bleibt fest in menschlicher Hand.
Schaffner liegt im mittleren Bereich — von Fahrzeugreiniger · am wenigsten bis Datenerfasser · am stärksten betroffen.
| Eigene Auswertung | ILO-Einstufung | In der Berufsgruppe |
|---|---|---|
| Mittelfeld von 411 Berufen | nur am Rand von generativer KI berührt | Von 17 verglichenen Berufen sind 11 weniger betroffen als dieser. Gruppe: Personenbezogene Dienstleistungen |
Ähnlich eingeordnet: Haus- und Familienpfleger · Mannequins/Dressmen und sonstige Modelle · Barkeeper
Erfasst wurde bisher nur die textbasierte, generative KI. Automatische Fahrkarten- und Zugangssysteme sowie Videoanalyse und Sensorik im Fahrzeug hat für diesen Beruf noch keine Studie auf der Ebene der einzelnen Tätigkeiten betrachtet — und gerade der Teil der Arbeit, der vor Ort im direkten Kontakt und in der Auskunft stattfindet, bleibt in den Produktivitätszahlen ausdrücklich aussen vor. Was diese Techniken künftig bedeuten, lässt sich daher noch nicht belastbar sagen.
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
Der kassierende und auskunftgebende Teil der Arbeit zählt zu den berührten Tätigkeiten: Eine Feldstudie an über 5.000 Kundendienstkräften fand 14 Prozent mehr gelöste Vorgänge pro Stunde — bei Berufsanfängern sogar ein Drittel mehr — und rund ein Viertel weniger Fälle, die an Vorgesetzte weitergereicht werden mussten. Doch gemessen wurde dort die Bearbeitung am Telefon und schriftlich, nicht die Auskunft von Angesicht zu Angesicht. Ganz anders die Kehrseite des Berufs: Auf Sicherheitsvorfälle reagieren, Anlagen prüfen, hilfsbedürftige Fahrgäste begleiten — diese Tätigkeiten stehen durchgängig in der am wenigsten betroffenen Gruppe. Wie stark sich Verkauf und Auskunft im direkten Kontakt am Bahnsteig tatsächlich verschieben, hat bisher keine Untersuchung gemessen.
Das reine Abwickeln von Zahlungen wandert in die Automatik, das Beraten rund um die Transaktion gewinnt.
Das Verbuchen und Abwickeln von Finanztransaktionen zählt zu den am stärksten betroffenen Bürotätigkeiten, und Arbeitgeber erwarten für Buchhaltungs- und Kassenrollen einen deutlichen Rückgang. Der Bankschalter nach Einführung der Geldautomaten zeigt aber, dass sich Arbeit dabei eher verlagert als verschwindet: Die reine Transaktion wurde automatisiert, gefragt war danach mehr Kundenberatung und komplexerer Service. Der abwickelnde Kern verschiebt sich also in Richtung Automatik, während das Beraten und Klären rund um die Zahlung menschlich bleibt.
Das Beantworten von Anfragen wird schneller und das Weiterleiten seltener, ein voller Ersatz ist es aber nicht.
Das Empfangen und Weiterleiten von Anrufen und Anfragen zählt zu den deutlich von KI erfassten Tätigkeiten. Mit KI-Unterstützung werden Anliegen schneller bearbeitet — im Schnitt rund 14 % mehr gelöste Fälle pro Stunde, bei Berufsanfängern sogar etwa ein Drittel mehr — und der Weiterleitungsanteil sinkt spürbar: Bitten, mit einer vorgesetzten Person zu sprechen, gehen um fast 25 % zurück. Ein voller Ersatz ist es aber nicht, denn viele dieser Aufgaben brauchen weiterhin merklichen menschlichen Einsatz.
Das Reagieren auf Vorfälle und Notfälle bleibt unberührt — KI berührt allenfalls das Erkennen, nicht das Handeln.
Sicherheits-, Rettungs- und Einsatzberufe zählen durchgängig zu den nicht betroffenen Tätigkeiten, gemessen und stabil niedrig: Die Reaktion vor Ort lebt vom körperlichen Handeln in der Situation, und zwei methodisch unabhängige Quellen bestätigen die geringe Berührung. Wo KI überhaupt ansetzt, geht es um das Erkennen von Auffälligkeiten — etwa in der Betrugs- und Cyberabwehr —, nicht um die Reaktion selbst.
Das Prüfen von Anlagen auf Sicherheit und Funktion bleibt eine Tätigkeit vor Ort, die die heutige KI kaum berührt — teils fragt sie sie sogar stärker nach.
Anlagen auf Sicherheit und Funktionsfähigkeit zu prüfen zählt zu den Tätigkeiten, die die aktuelle KI weitgehend unberührt lässt: Die prüfenden und instandhaltenden Berufe liegen durchweg in der niedrigsten Betroffenheitskategorie, und die geringe Streuung schliesst auch einzelne betroffene Teilaufgaben weitgehend aus. Bemerkenswert ist, dass Betriebe mit höherer KI-Nutzung Instandhaltungs- und Qualitätsprüfungs-Kompetenzen eher mehr nachfragen — diese praktische Arbeit an der Anlage wirkt zur KI eher ergänzend als ersetzend.
Die Begleitung am Menschen bleibt, weil sie von körperlicher Nähe und persönlicher Zuwendung lebt.
Das Unterstützen und Begleiten pflegebedürftiger Menschen im Alltag gehört zu den am wenigsten berührten Tätigkeiten — qür über häusliche und stationäre Pflege hinweg, und in einer zweiten, unabhängigen Messung bestätigt. Die Arbeit lebt vom körperlichen Tun und von der persönlichen Zuwendung, worauf heutige KI für Text und Bild keinen Zugriff hat. Nur in der fachlichen Pflegeassistenz zeigen sich einzelne Teilaufgaben, die eher unterstützt werden können.
Zuletzt geprüft 2026-07-19
Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Schaffner · 5112
Gradient 4 4311 Accounting and Bookkeeping Clerks 0.64 0.07 Gradient 4 4312 Statistical, Finance and Insurance Clerks 0.64 0.02 Gradient 4 3311 Securities and Finance Dealers and Brokers 0.63 0.04 […] Gradient 4 3312 Credit and Loans Officers 0.6 0.04
Additionally, some occupations – such as financial analysts, and web and multimedia developers (gradient 4), as well as bank tellers, translators, applications programmers, investment advisers (gradient 3) – have increased their levels of exposure, highlighting the expanding abilities of GenAI technology to potentially automate more specialized tasks in professional and technical roles.
In previous technological transitions, this type of adaptation was exemplified by the well-known case of bank tellers following the diffusion of automatic teller machines (ATMs) in the 1990s (Bessen, 2016). As ATMs automated routine cash withdrawals, they also lowered operational costs, enabling banks to open more branches and, in turn, increasing the demand for bank tellers in roles that required more complex customer service and advisory tasks.
Gradient 1 5230 Cashiers and Ticket Clerks 0.39 0.14
By contrast, respondents expect the fastest-declining roles to include various clerical roles, such as Cashiers and Ticket Clerks, alongside Administrative Assistants and Executive Secretaries, Printing Workers, and Accountants and Auditors. Broadening digital access, AI and information processing technologies, and robots and autonomous systems are the primary drivers for this decline. Aging and declining working-age populations and slower economic growth also contribute to the decline in clerical roles.
Gradient 3 4222 Contact Centre Information Clerks 0.58 0.06 / Gradient 3 4226 Receptionists (general) 0.57 0.17 / Gradient 3 4223 Telephone Switchboard Operators 0.54 0.15 / Gradient 3 4224 Hotel Receptionists 0.51 0.07 / Gradient 3 4225 Inquiry Clerks 0.57 0.09 / Gradient 2 4229 Client Information Workers Not Elsewhere Classified 0.42 0.13 / Gradient 3 captures occupations where a significant portion of tasks are consistently exposed to GenAI, signaling growing automation risks and requiring adaptation strategies for workers (Significant exposure, high task variability).
In most customer service settings, front-line agents attempt to resolve customer problems but can seek the help of supervisors when they are unsure of how to proceed. Customers, knowing this, will sometimes attempt to escalate a conversation by asking to speak to a manager. […] Following the introduction of AI assistance, we see a gradual decline in requests for escalation. Relative to a baseline rate of approximately 6 percentage points, these coefficients suggest that AI assistance generates an almost 25% decline in customer requests to speak to a manager.
Access to the tool increases productivity, as measured by issues resolved per hour, by 14% on average, including a 34% improvement for novice and low-skilled workers but with minimal impact on experienced and highly skilled workers.
Skills and tasks that can be roughly described as clerical tasks were the sub-group of skills that saw the largest reduction in demand. Demand for clerical skills declined by slightly more than 2 percentage points for a one standard deviation increase in establishment-level AI exposure […]. Business Process skills include clerical and administrative tasks along with sales and customer service.
While tasks such as taking meeting notes or scheduling appointments can significantly benefit from GenAI support, our 2023 scores for such tasks, which reached 0.9 in some cases, reflected an overly optimistic assessment of full automation potential. In reality, many of these tasks still require substantial human effort.
Not Exposed 5414 Security Guards 0.2 0.09 / Not Exposed 5419 Protective Services Workers Not Elsewhere Classified 0.2 0.05 / Not Exposed 5411 Fire Fighters 0.18 0.1 / Not Exposed 5412 Police Officers 0.14 0.03 / Not Exposed 5413 Prison Guards 0.14 0.04 / Not Exposed 3355 Police Inspectors and Detectives 0.23 0.07 / Not Exposed 3258 Ambulance Workers 0.22 0.17
Not Exposed Occupations that don't meet any of the above conditions. 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.
By contrast, 'Cybersecurity and Fraud Detection' primarily affects Protective Services, which otherwise show little AI exposure.
By contrast, 'Cybersecurity and Fraud Detection' primarily affects Protective Services, which otherwise show little AI exposure.
Not Exposed | Occupations that don't meet any of the above conditions. | Occupations where most tasks remain relatively unaffected by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score. / Not Exposed 7233 Agricultural and Industrial Machinery Mechanics and Repairers 0.17 0.04
with low task variability and a stable low mean exposure score. / Not Exposed 3257 Environmental and Occupational Health Inspectors and Associates 0.24 0.04 / Not Exposed 8182 Steam Engine and Boiler Operators 0.2 0.04
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.
Minimal Exposure 5322 Home-based Personal Care Workers 0.25 0.18
Not Exposed 5321 Health Care Assistants 0.14 0.06 | Not Exposed 5329 Personal Care Workers in Health Services Not Elsewhere Classified 0.15 0.03
Minimal Exposure 3221 Nursing Associate Professionals 0.22 0.21
25 Least Exposed Occupations … Home Health Aides | This table details the top and bottom 25 occupations ranked by average AI exposure, as determined by the measurement process described in Section 2.2. These rankings are based on the computed AI exposure scores, which leverage task-level similarities between AI applications and occupational descriptions.
Fahrscheinverkauf und Fahrgastauskunft liegen im gemessenen Veränderungsbereich, das Reagieren auf Vorfälle und die Betreuung von Fahrgästen nicht.
Für den kassierenden Teil der Arbeit weist die ILO auf Tätigkeitsebene die Kassierer- und Fahrkartenberufe (ISCO 5230) mit einem Mittelwert von 0,39 bei einer Streuung von 0,14 aus — die höchste Streuung aller Zahlungsberufe, was heißt: einzelne Teilaufgaben sind exponiert, das Berufsbild als Ganzes nicht, während die rein datenverarbeitende Zahlungsabwicklung (4311/4312, 0,64) im höchsten Gradienten liegt. Beim Beantworten und Weiterleiten von Anfragen liegen die auskunftsgebenden Berufe auf Tätigkeitsebene höher (0,51–0,58, Gradient 3), und eine Feldstudie an 5.179 Kundendienstkräften misst 14 % mehr gelöste Vorgänge pro Stunde (+34 % bei Berufsanfängern, kaum Wirkung bei Erfahrenen) sowie rund ein Viertel weniger Weiterleitungen an Vorgesetzte — gemessen wurde dort allerdings telefonische und schriftliche Kontaktbearbeitung, nicht die Auskunft von Angesicht zu Angesicht. Für das Reagieren auf Sicherheitsvorfälle, das Prüfen der Sicherheit und Funktionsfähigkeit von Anlagen und die Begleitung hilfsbedürftiger Fahrgäste stehen die ausführenden Berufe dagegen durchgängig in der niedrigsten ILO-Kategorie (0,14–0,27), bei Polizei- und Schutzberufen mit so geringer Streuung (0,03–0,05), dass auch keine einzelne Teilaufgabe herausragt.
Gemessen wurde ausschließlich generative KI: automatische Fahrkarten- und Zugangssysteme, Videoanalyse und Sensorik im Fahrzeug erfasst keine der Korpusquellen auf Tätigkeitsebene, und der Präsenzanteil der Auskunft vor Ort ist von der Produktivitätsstudie ausdrücklich nicht abgedeckt.
Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.
Diese Seite beschreibt Schaffner allgemein — mit Tätigkeiten wie „Finanztransaktionen und Zahlungen abwickeln“ oder „Anrufe, Anfragen und Besucher empfangen und weiterleiten“.
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): Schaffner — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/schaffner
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