# Verändert KI den Beruf Straßenkehrer und verwandte Berufe?

Die Flächenreinigung im öffentlichen Raum zählt zu den am niedrigsten gemessenen Tätigkeiten überhaupt — der Automatisierungspfad, der hier wirklich naheliegt, ist noch gar nicht untersucht.

## 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 Abfallentsorgung & weitere Hilfskräfte haben wir 6 Berufe verglichen. Keiner ist weniger betroffen als dieser.

## Tätigkeiten und ihre Entwicklung

- **Räume, Flächen und Fahrzeuge reinigen** — unverändert — für diesen Beruf einzeln gemessen
  Die körperliche Reinigungsarbeit bleibt, die Rolle der Robotik ist noch offen.
- **Einfache körperliche Hilfstätigkeiten ausführen** — unverändert
  Der heutigen KI bleibt die einfache körperliche Arbeit verschlossen — andere Automatisierung könnte weiter reichen.

## Was dieser Beruf heute macht

Straßen, Parks und Bahnhöfe bleiben sauber, weil sie regelmäßig durchgekehrt werden: Straßenkehrer fegen Laub, Schnee und Abfall weg.

## Was KI verändert

Das Kehren und Reinigen im öffentlichen Raum liegt mit einem der niedrigsten Werte der gesamten Tabelle ganz unten — nicht einmal einzelne Teilaufgaben wurden als betroffen bewertet, und eine zweite, unabhängige Untersuchung zählt Reinigungs- und einfache Hilfsberufe ausdrücklich zu den am wenigsten von KI berührten Gruppen. Der Grund ist eindeutig: Die untersuchten Systeme können körperliche Arbeiten schlicht nicht ausführen. Der einzige Befund, der nach KI-bedingtem Stellenabbau klingt, eine Rückgangsprognose, schliesst Technologie als Hauptursache selbst aus und nennt stattdessen schwaches Wachstum und Lebenshaltungskosten. Was hier tatsächlich naheliegt — Reinigungsrobotik — ist bisher gar nicht erhoben und bleibt die eigentlich offene Frage.

## Wo diese Aussage endet

Gemessen wurde nur Software-KI; Kehrmaschinen, autonome Reinigungsfahrzeuge und andere physische Automatisierung im öffentlichen Raum sind nicht erfasst. Nach heutigem Stand wenig berührt, mit dieser Technik als offener Frage.

## Was die Studien sagen

### Räume, Flächen und Fahrzeuge reinigen

- Alle Kern-Reinigungsberufe fallen in die niedrigste ILO-Expositionskategorie (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 62 (gedruckt S. 57/59) [9111]; PDF-S. 63 (gedruckt S. 60) [9112, 9123, 9129]; PDF-S. 64 (gedruckt S. 61) [7133, 9122, 9613]; PDF-S. 58 (gedruckt S. 55) [5153, norm.: im Text über zwei Zeilen umbrochen]; PDF-S. 59 (gedruckt S. 56) [5151, norm.])
- „Not Exposed" heißt bei diesen Berufen: auch keine exponierten Teilaufgaben (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 zu Table 5, PDF-S. 41 (gedruckt S. 38))
- Der Mechanismus: GenAI hat keine Fähigkeit zur physischen Aufgabenausführung (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Abschnitt zu Figure 13, PDF-S. 32 (gedruckt S. 29); ILO WP 140, Beispiel-Justification Table, PDF-S. 34 (gedruckt S. 31); ILO WP 140, Abschnitt zu Figure 2, PDF-S. 17 (gedruckt S. 14))
- Unabhängige Zweitmessung (OECD / Lane 2024): Reinigungsberufe am unteren Ende (Skills in the AI Age (OECD AI Papers No. 60), 2026 — OECD AI Papers No. 60, Skills in the AI Age, PDF-S. 15/16 (gedruckt S. 15))
- Dritte Messung (Hampole et al.): Reinigungsberufe unter den 25 am wenigsten exponierten (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — Hampole et al., AI and the Labor Market, NBER WP 33509, Table A.2, PDF-S. 97 (gedruckt S. 95); NBER WP 33509, Note zu Table A.2, PDF-S. 97 (gedruckt S. 95))

### Einfache körperliche Hilfstätigkeiten ausführen

- Die Kategorie "Not Exposed" ist ein Messergebnis, keine Datenlücke — und die niedrigen SD sind der eigentliche Befund (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); ILO WP 140, Table 5, gleiche Seite, PDF-S. 41 (gedruckte S. 38))
- Das Expertenpanel hat die Bewertung für manuelle Tätigkeiten aktiv nach unten korrigiert (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Kap. 4 "Expert validation survey", PDF-S. 32 (gedruckte S. 29); ILO WP 140, Table 4 (Begründungsbeispiel), PDF-S. 33)
- WEF: manuelle Geschicklichkeit zeigt in einer Bewertung von 2.800+ Skills keinerlei Substituierbarkeit durch GenAI (The Future of Jobs Report 2025, 2025 — WEF Future of Jobs Report 2025, PDF-S. 44 (gedruckte S. 43/44))
- OECD: Reinigungs- und ähnliche körperliche Rollen zeigen minimale GenAI-Exposition (Skills in the AI Age (OECD AI Papers No. 60), 2026 — OECD AI Papers No. 60, Skills in the AI Age, 2026, PDF-S. 18 (gedruckte S. 17))
- [NUTZUNG] — Klasse D, nur als schwaches Indiz (Anthropic Economic Index — Report "Cadences" (Juni 2026), 2026 — Anthropic Economic Index "Cadences", Juni 2026, Zeile 70 (Datei enthält keine PDFPAGE-Marker, daher Zeilenangabe))

## Provenienz und Zitierhinweis

- Stand der Prüfung: 2026-07-19
- Methode: SapientShift-Tätigkeitsanalyse
- ISCO-08: 9613
- Mittlere Exposition (ILO): 0.09
- Streuung (SD, ILO): 0.03
- ILO-Stufe: Not Exposed
- Band (eigene Auswertung): unteres Fuenftel
- Vergleichsbasis: 411 Berufe

### Quellen

- [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
- [The Future of Jobs Report 2025](https://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_Report_2025.pdf) (2025), World Economic Forum, Genf
- [Anthropic Economic Index — Report "Cadences" (Juni 2026)](https://www.anthropic.com/research/economic-index-june-2026-report) (2026), Anthropic

### Diese Seite zitieren

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SapientShift (2026): Straßenkehrer und verwandte Berufe — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/strassenkehrer-und-verwandte-berufe
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https://sapientshift.com/employee-input?rolle=strassenkehrer-und-verwandte-berufe&from=beruf