Berufe › Bau & Ausbau · ISCO-08 7113

Steinmetze, Steinspalter, -bearbeiter und Steinbildhauer

Der Kern dieser Arbeit liegt zwischen zwei Polen: grobe Kraft beim Spalten und Zuschneiden von Stein, und feine, geduldige Präzision beim Einmeißeln von Schrift und Figuren. Was hier entsteht, ist oft für sehr lange Zeit gedacht – Grabsteine, Denkmäler, Fassaden.

Was dieser Beruf heute macht

Aus rohem Stein entsteht hier etwas Bleibendes: Steinmetze und Steinbildhaür spalten, schneiden und formen Granit, Marmor und andere Steine für Bauwerke und Denkmäler.

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Steinmetze, Steinspalter, -bearbeiter und Steinbildhauer schneiden und formen harte und weiche Steinblöcke und -platten für den Bau und die Instandhaltung von Steinbauwerken und Grabsteinmauerwerk und meißeln Muster und Figuren in Stein. Zu den Aufgaben gehören - (a) Eintreiben von Keilen in Bruchstein, um ihn in Platten oder Blöcke zu spalten; (b) Auswahl und Sortierung von Platten und Blöcken aus Granit, Marmor und anderem Stein; (c) Schneiden, Formen und Fertigstellen von Bau- und Grabsteinen wie Granit oder Marmor mit Handwerkzeugen oder handgeführten Elektrowerkzeugen; (d) Anfertigung von Mustern und Markierung von Formen auf Stein für nachfolgendes Sägen, Hobeln, Bohren und andere Bearbeitungs- und Schneidarbeiten; (e) Schneiden und Einmeißeln von Schriftzeichen, Figuren oder Mustern auf Steinblöcke, die für Denkmäler oder Gedenkstätten verwendet werden; (f) Setzen von Steinen beim Errichten von Denkmälern und Gedenkstätten; (g) Reparatur und Austausch von Steinmauerwerk an alten Gebäuden, Kirchen und Denkmälern. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Granitschneider/in - Steinbildhauer/in - Steinschneider/in - Steinpolierer/in (Hand- oder handgeführte Werkzeuge) Einige verwandte, anderswo eingeordnete Berufe: - Fliesenleger/in (Wand und Boden) - 7122 - Maschinenbediener/in (Steinschneiden oder -bearbeitung) - 8112

  • Keile in Bruchstein treiben, um ihn in Platten oder Blöcke zu spalten
  • Platten und Blöcke aus Granit, Marmor und anderem Stein auswählen und sortieren
  • Bau- und Grabsteine mit Hand- oder Elektrowerkzeugen schneiden, formen und fertigstellen
  • Muster anfertigen und Formen auf Stein markieren für weiteres Sägen, Bohren oder Hobeln
  • Schriftzeichen, Figuren oder Muster für Denkmäler und Gedenkstätten in Stein schneiden und meißeln
  • Steine beim Errichten von Denkmälern und Gedenkstätten setzen
  • Steinmauerwerk an alten Gebäuden, Kirchen und Denkmälern reparieren und austauschen

Umfasst auch

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Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 7113.

Die Kernbewegung

Das Bearbeiten und Gestalten des Steins von Hand bleibt unverändert — offen ist allein, ob sich die vorgelagerte Entwurfs- und Vorlagenarbeit verschiebt.

Wie stark ist dieser Beruf betroffen?

Steinmetze, Steinspalter, -bearbeiter und Steinbildhauer 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 16 verglichenen Berufen sind 5 weniger betroffen als dieser. Gruppe: Bau & Ausbau

Ähnlich eingeordnet: Baumetallverformer und Metallbauer · Pelzveredler, Gerber und Fellzurichter · Stuckateure

Wo diese Aussage endet

Für diesen Beruf selbst liegt kein eigener Messwert vor, und die Trennung zwischen Entwurf und Ausführung ist in keiner Studie vorgenommen. Gemessen wurde zudem nur generative KI, während die hier eigentlich einschlägigen Verfahren — CNC-Steinbearbeitung, 3D-Scan und Fräsrobotik — bisher unerfasst bleiben. Nach heutigem Stand lässt sich also wenig Belastbares sagen; die Entwicklung bei diesen Maschinen lohnt 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

Was KI verändert

Das Bearbeiten und Gestalten des Steins von Hand zählt zu den am wenigsten betroffenen Tätigkeiten überhaupt; sämtliche verwandten gestaltenden Handwerksberufe liegen in der untersten Stufe, und keiner von ihnen wird auch nur minimal berührt. Fachexperten vergaben für diese Berufe durchweg niedrigere Werte als die Befragten — mit der Begründung, dass sich Arbeit, die körperliches Geschick und Handfertigkeit verlangt, praktisch kaum automatisieren lässt. Offen bleibt aber der gestaltende Anteil: Keine Untersuchung trennt den Entwurf — was verziert oder gestaltet wird — von der händischen Ausführung. Genau dort, wo der Arbeitsschritt vom Händischen ins Digital-Vorbereitende wechselt, zeigt sich erstmals eine messbare Berührung — das ist die Stelle, die noch niemand für diesen Beruf ausgeleuchtet hat.

Tätigkeiten & 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.

Details zur Entwicklung

Installation, Wartung und Reparatur verlangen den Griff zum Gerät: Kalibrieren, Verkabeln und Prüfen am Objekt bleiben menschlich, während KI beim Planen, Dokumentieren und beim Nachschlagen in Störungsanleitungen unterstützt. Fachleute haben die Aufgabe deshalb ausdrücklich niedrig eingestuft, und Installations- und Wartungsfähigkeiten liegen auch am realen Arbeitsmarkt im wenig berührten Bereich. Dass der planbare Wartungsanteil zugunsten zustandsorientierter Eingriffe zurückgeht und sich die Tätigkeit stärker auf Befundinterpretation verlagert, ist eine begründete Vermutung — belastbar gemessen ist dieser Anteil bislang nicht.

Bauteile und Konstruktionen fertigen und montieren · unverändert

Das Fertigen und Montieren bleibt körperliche Präzisionsarbeit — was Robotik in der Serie übernimmt, ist die eigentliche offene Frage.

Details zur Entwicklung

Bauteile zu fertigen und zu montieren heißt, mit Geschick und Präzision am Werkstück zu arbeiten — und genau das kann die heutige KI nicht ausführen: Sprach- und Bildsysteme haben keinen Zugriff auf die physische Handhabung, weshalb Fachleute diese Aufgabe durchweg niedrig bewerten und keine der geprüften manuellen Fähigkeiten derzeit als ersetzbar gilt. Es gibt sogar Hinweise, dass die Nachfrage nach Produktions- und körperlichen Fähigkeiten in KI-nahen Betrieben eher leicht steigt. Offen bleibt allein, wie sich die Serienmontage aufteilt, wenn Robotik repetitive Füge- und Zuführschritte übernimmt und der menschliche Anteil auf Varianten, Nacharbeit und Prüfung wandert — das ist eine begründete Vermutung, kein Befund.

Material von Hand zuschneiden, formen und verzieren · unverändert

Das Formen und Verzieren von Hand bleibt der KI weitgehend entzogen, weil es an der handwerklichen Geschicklichkeit selbst hängt.

Details zur Entwicklung

Material von Hand zuzuschneiden, zu formen und zu verzieren lebt von handwerklicher Geschicklichkeit — und daran geht die heutige KI weitgehend vorbei: Alle einschlägigen Handwerksberufe fallen in die niedrigste Betroffenheitsstufe, und Fachleute haben die ursprünglichen Einschätzungen für diese Aufgaben sogar noch nach unten korrigiert. Eine unabhängige Quelle kommt für körperlich-manuelle Arbeit zum selben Ergebnis. Denkbar ist, dass die vorgelagerte Zuschnittplanung eher digital wird als die eigentliche Formgebung und sich die Tätigkeit stärker auf Vorlagenarbeit und Feinkorrektur verlagert — das ist aber eine Vermutung, kein gemessener Befund.

Belege & Quellen

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

Zuletzt geprüft 2026-07-19

Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Steinmetze, Steinspalter, -bearbeiter und Steinbildhauer · 7113

Belege · Anlagen und Geräte installieren, warten und reparieren (4)

  • Die Tätigkeit wurde auf Task-Ebene explizit gemessen — und nach Experten-Prüfung abgewertet
    Installing and initiating mechanical and electrical robots and peripheral equipment at new workstations requires hands-on skills, precise calibration, and the ability to interact with physical hardware. While generative AI can assist with planning, documentation, and troubleshooting guides, the physical installation and configuration still require human expertise. Therefore, the lower score of 0.1925 is more reflective of reality, though slightly adjusted upward to 0.25 to acknowledge AI's support role in providing information or instructions during the task.
    ILO WP 140, Table 4 „Sample of adjustments and justifications between the survey and expert scores", PDF-S. 35 (gedruckte S. 32) · 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
  • Der zugrunde liegende Abwertungsgrund gilt generisch für physisch-manuelle Tasks
    For tasks such as 'operating injection molding machines' or 'performing mechanical processing of silicon', experts highlighted the limitations of generative AI in handling physical and manual components, leading to significantly reduced adjusted scores compared to the survey.
    ILO WP 140, Abschnitt zur Score-Adjustierung, PDF-S. 34 (gedruckte S. 31) · 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
  • „Not Exposed" ist bei der ILO eine gemessene Kategorie, keine Datenlücke
    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.
    ILO WP 140, Table 5 „GenAI Exposure Gradients: Definition and Interpretation", PDF-S. 41 (gedruckte S. 38) · 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
  • Unabhängige Bestätigung: Installations-/Wartungs-Skills sitzen im Niedrig-Expositions-Segment
    For occupations with low AI exposure the top grouping is production and technology, joined by attitudes and social skills. Production and technology includes the subgroupings installation and maintenance, quality assurance and production processes.
    OECD AI Papers No. 14, AI and the Changing Demand for Skills in the Labour Market, Abschnitt 3.1, PDF-S. 25 · Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14) · OECD Publishing, Paris, 2024 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Realisierte Arbeitsmarktdaten · konvergent belegt

Belege · Bauteile und Konstruktionen fertigen und montieren (5)

  • Der Kern der Tätigkeit fällt in „Not Exposed"; die Montage-Berufe in „Minimal Exposure"
    Occupations where most tasks remain relatively unaffected by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score. | Occupations with low GenAI exposure, where some tasks show moderate automation potential, but overall occupational exposure remains limited. | Not Exposed 7212 Welders and Flame Cutters 0.13 0.05 | Not Exposed 7214 Structural Metal Preparers and Erectors 0.11 0.02 | Not Exposed 7211 Metal Moulders and Coremakers 0.13 0.01 | Minimal Exposure 8211 Mechanical Machinery Assemblers 0.27 0.17 | Minimal Exposure 8212 Electrical and Electronic Equipment Assemblers 0.28 0.19
    ILO WP 140, Table 5, PDF-S. 41 (Kategorie-Definitionen); Table A1, PDF-S. 57 und PDF-S. 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
  • Eine Fertigungs-Tätigkeit wurde direkt auf Task-Ebene gemessen: Score 0,05
    The task involves hands-on physical work requiring skill and precision, such as welding using various machines, which is not currently automatable by generative AI technologies like ChatGPT. These technologies excel in tasks involving data processing, language understanding, and information generation but do not possess capabilities for physical task execution, hence aligning closer with the revised score.
    ILO WP 140, Table 4 „Sample of adjustments and justifications between the survey and expert scores", PDF-S. 34 (gedruckt S. 31) · 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
  • Experten korrigierten die Scores für Fertigungs-/Montageberufe systematisch 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. | the limitations of generative AI in handling physical and manual components | leading to significantly reduced adjusted scores compared to the survey.
    ILO WP 140, Abschnitt 4 „Expert validation survey", PDF-S. 32 (gedruckt S. 29); ergänzend PDF-S. 34 · 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
  • WEF: manuelle Geschicklichkeit und Präzision zeigen aktuell kein Substitutionspotenzial
    Zero of the more than 2,800 skills assessed were determined to exhibit „very high capacity" to be replaced by the current generation of GenAI tools, with the majority of examined skills (69%) determined to have either „very low capacity" or „low capacity" to be substituted, indicating that GenAI currently remains limited in performing tasks that require physical execution, nuanced judgment or hands-on application. | Skills rooted in human interaction – including empathy and active listening, and sensory processing abilities – and manual dexterity, endurance and precision, currently show no substitution potential due to their physical and deeply human components. These findings underscore the practical limitations of current GenAI models, which lack the physicality to perform tasks that require hands-on interaction
    WEF Future of Jobs Report 2025, Kap. 3, PDF-S. 44 (gedruckt S. 43) · The Future of Jobs Report 2025 · World Economic Forum, Genf, 2025 · Klasse C
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Experteneinschätzung/Umfrage · konvergent belegt
  • Gegenläufig: höhere betriebliche KI-Exposition geht mit steigender Nachfrage nach Produktions- und körperlichen Skills einher
    The report also provides some evidence that AI adoption may increase the demand for some blue-collar skills, possibly through a productivity effect that results in higher demand and spills over to other workers at the establishment. For example, the report finds that higher establishment AI exposure is associated with increased establishment demand for skills related to production and technology, and physical skills. | Demand increased slightly for some skill groupings, such as production and technology and physical skills. These skill groupings are found disproportionately in low-exposure occupations and include skills such as maintenance, repair, forklift driving and more fundamental skills such as dexterity, heavy lifting and range of motion. This provides some suggestive evidence of the types of skills that may see increased demand due to complementarities with AI in production. However, these increasing skill demands were quite modest with substantial cross-country heterogeneity.
    OECD AI Papers No. 14, Executive Summary, PDF-S. 9; Präzisierung PDF-S. 13 · Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14) · OECD Publishing, Paris, 2024 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Betriebsebene · Realisierte Arbeitsmarktdaten

Belege · Material von Hand zuschneiden, formen und verzieren (4)

  • Alle einschlägigen Handwerksberufe fallen in die niedrigste Expositionskategorie.
    Not Exposed 7317 Handicraft Workers in Wood, Basketry and Related Materials 0.14 0.01 | Not Exposed 7318 Handicraft Workers in Textile, Leather and Related Materials 0.13 0.03
    ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 62 bzw. 63 (gedruckt S. 59 bzw. 60) · 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
  • Die niedrige Exposition betrifft nicht nur den Durchschnitt, sondern auch die Einzelaufgaben.
    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.
    ILO WP 140, Table 5 „GenAI Exposure Gradients: Definition and Interpretation", PDF-S. 41 (gedruckt S. 38) · 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
  • Der Grund für die niedrige Bewertung ist explizit die manuelle Ausführung; die ILO-Experten haben die ursprünglichen Umfragewerte für diese Berufsgruppe sogar nach unten korrigiert.
    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 4 (Expertenvalidierung), 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
  • Eine institutionell unabhängige Quelle kommt für physisch/manuell geprägte Rollen zum selben Ergebnis.
    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. 18 (gedruckt 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

Fachliche Ebene

Das Bearbeiten und Gestalten des Steins von Hand ist als unverändert gemessen; ungetrennt und damit offen bleibt, ob sich die vorgelagerte Entwurfs- und Vorlagenarbeit verschiebt

Ein eigener ILO-Wert für 7113 findet sich in den ausgewerteten Dossiers nicht; auf Tätigkeitsebene liegen sämtliche verwandten gestaltenden Handwerksberufe in der untersten Kategorie „Not Exposed“ — 7316 Sign Writers, Decorative Painters, Engravers and Etchers bei 0,18 (SD 0,08), 7314 Potters and Related Workers bei 0,18 (SD 0,07), 7317 Handicraft Workers in Wood bei 0,14 (SD 0,01), im Fertigungsumfeld 7211 Metal Moulders and Coremakers bei 0,13 (SD 0,01) —, und kein einziger dieser dreizehn Handwerksberufe erreicht auch nur „Minimal Exposure“ (ILO Table A1, PDF-S. 60–63). Die ILO benennt den Mechanismus ausdrücklich: Für handwerkliche Berufe vergaben die Experten durchgängig niedrigere Werte als die Befragten, „reflecting the practical limitations of automating tasks that require physical manipulation or manual dexterity“ (PDF-S. 32), und der WEF bestätigt unabhängig, dass von über 2.800 geprüften Fähigkeiten keine eine „very high capacity“ zur Ersetzung zeigt und manuelle Geschicklichkeit und Präzision derzeit kein Substitutionspotenzial aufweisen (PDF-S. 44). Für den gestaltenden Anteil der Rolle bleibt allerdings eine benannte Lücke: Keine Quelle trennt den Entwurf — was verziert oder gestaltet wird — von der händischen Ausführung, und der einzige Beruf im weiteren Handwerksumfeld mit messbarer Exposition ist 7321 Pre-press Technicians mit 0,38 bei SD 0,22 in Gradient 1, also genau der Punkt, an dem der Arbeitsschritt von händisch-ausführend zu digital-vorbereitend wechselt.

Für 7113 selbst liegt kein rollenspezifischer ILO-Wert vor, und die Entwurfs-/Ausführungs-Trennung ist in keiner Quelle vorgenommen — zugleich wurde ausschließlich generative KI gemessen, während CNC-Steinbearbeitung, 3D-Scan und Fräsrobotik, die hier einschlägigen Verfahren, auf Tätigkeitsebene unerfasst bleiben.

Hypothesen

  • Hypothese (kein Beleg): Der planbare, intervallgesteuerte Wartungsanteil dürfte vermutlich zugunsten zustandsorientierter Eingriffe zurückgehen; die Tätigkeit könnte sich in Richtung Befundinterpretation und Priorisierung verschieben.
    Warum unbelegt: Der IAO-Text ist ein Experten-Rating, keine Messung — und die thematisch direkteste Aussage der OECD zu Predictive Maintenance wurde in Korpus II §7.1 abgelehnt, weil ihre Fußnote auf einen LinkedIn-Beitrag zeigt. Es existiert keine belastbare Messung des Tätigkeitsanteils.
    Ableitungsbasis: Fraunhofer ISI misst 6 % der Betriebe mit KI-Einsatz in Instandhaltung und Wartung (Korpus II §5.2). Fraunhofer IAO beschreibt die Verschiebung von geplanter zu zustandsorientierter Instandhaltung als konkretes Einsatzszenario (Korpus II §6, Abschnitt 3.7.5).
  • Hypothese (kein Beleg): In der Serienmontage dürfte sich vermutlich eine Aufteilung ausbilden, bei der repetitive Füge- und Zuführschritte an Robotik übergehen und der menschliche Anteil auf Varianten, Nacharbeit und Prüfung konzentriert wird.
    Warum unbelegt: Acemoglu misst Regionen, nicht Montageschritte. Die drei einschlägigen Montage-Fallstudien (BAuA/ISAK, zwei MDPI-Artikel) waren in Lauf D nicht abrufbar (Korpus IV §2) — es liegt bis heute kein gelesener Vorher/Nachher-Fall vor.
    Ableitungsbasis: Acemoglu & Restrepo belegen, dass die Beschäftigungseffekte von Industrierobotern am stärksten in „routine manual, blue collar, assembly and related occupations" auftreten (Korpus II §3.2) — realisierte Arbeitsmarktdaten, nicht Modell. IAB ordnet Fertigungsberufen die größten Potenziale zu (Korpus III L1.2). Lassébie & Quintini nennen Fingerfertigkeit und manuelle Geschicklichkeit als nicht mehr Engpass (Korpus II §1.1).
  • Hypothese (kein Beleg): Die manuelle Formgebung dürfte vermutlich länger menschlich bleiben als die vorgelagerte Zuschnittplanung; die Tätigkeit könnte sich in Richtung Vorlagenarbeit und Feinkorrektur verschieben.
    Warum unbelegt: Lassébie misst Fähigkeiten-Automatisierbarkeit, nicht deren Umsetzung, und sagt selbst, es gehe um Potenzial, nicht um „actual automation" (Korpus II §1.4). Handwerkliche Einzel- und Kleinserienfertigung ist in keiner Quelle tätigkeitsnah erfasst.
    Ableitungsbasis: Lassébie & Quintini benennen ausdrücklich „the knowledge of fine arts and several psychomotor abilities (the ability to work in cramped workspace and awkward positions, finger dexterity, and manual dexterity)" als Fähigkeiten, die nicht mehr Engpass sind (Korpus II §1.1). Genau diese Fähigkeiten tragen T-005.

Alle Quellen

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Diese Seite beschreibt Steinmetze, Steinspalter, -bearbeiter und Steinbildhauer allgemein — mit Tätigkeiten wie „Anlagen und Geräte installieren, warten und reparieren“ oder „Bauteile und Konstruktionen fertigen und montieren“.

Für diesen Beruf sprechen die Daten bisher für wenig Veränderung.

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Diese Seite zitieren

SapientShift (2026): Steinmetze, Steinspalter, -bearbeiter und Steinbildhauer — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/steinmetze-steinspalter-bearbeiter-und-steinbildhauer

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