Berufe › Gesundheitsberufe, akademisch · ISCO-08 2250

Tierärzte

Der Kern dieser Arbeit ist, einer Patientin oder einem Patienten zu helfen, die oder der nicht sagen kann, wo es wehtut. Diagnose und Behandlung stützen sich deshalb ganz auf Untersuchung, Tests und Erfahrung – von der Katze bis zur Kuh, je nach Spezialisierung.

Was dieser Beruf heute macht

Tierärzte erkennen, behandeln und verhüten Krankheiten und Verletzungen bei Tieren – von der Untersuchung bis zur Operation.

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Tierärzte diagnostizieren, verhüten und behandeln Krankheiten, Verletzungen und Funktionsstörungen bei Tieren. Sie können eine breite Palette von Tieren versorgen oder sich auf die Behandlung einer bestimmten Tiergruppe oder eines bestimmten Fachgebiets spezialisieren oder Fachdienstleistungen für kommerzielle Unternehmen erbringen, die biologische und pharmazeutische Produkte herstellen. Zu den Aufgaben gehören - (a) Feststellen des Vorliegens und der Art abnormaler Zustände durch körperliche Untersuchung, Laboruntersuchungen und diagnostische Bildgebungsverfahren einschließlich Radiografie und Ultraschall; (b) medizinisches und chirurgisches Behandeln von Tieren sowie Verabreichen und Verschreiben von Arzneimitteln, Schmerzmitteln sowie allgemeinen und lokalen Betäubungsmitteln; (c) Durchführen von Operationen, Versorgen von Wunden und Einrichten gebrochener Knochen; (d) Erbringen geburtshilflicher und zahnmedizinischer Leistungen für Tiere; (e) Mitwirken bei Programmen zur Verhütung des Auftretens und der Verbreitung von Tierkrankheiten; (f) Impfen von Tieren gegen Infektionskrankheiten und Testen darauf sowie Melden von Ausbrüchen infektiöser Tierkrankheiten an Behörden; (g) Durchführen von Autopsien zur Feststellung der Todesursache; (h) Beraten von Kunden zu Gesundheit, Ernährung und Fütterung, Hygiene, Zucht und Pflege von Tieren; (i) Erbringen von Euthanasieleistungen für Tiere. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Veterinärpathologe - Tierarzt - Veterinärepidemiologe - Tierarzt in Ausbildung (Praktikant) - Veterinärchirurg

  • Abnormale Zustände bei Tieren durch körperliche Untersuchung, Labortests und bildgebende Verfahren feststellen
  • Tiere medizinisch und chirurgisch behandeln und Medikamente sowie Betäubungsmittel verabreichen
  • Operationen durchführen, Wunden versorgen und gebrochene Knochen einrichten
  • Geburtshilfliche und zahnmedizinische Leistungen für Tiere erbringen
  • Tiere gegen Infektionskrankheiten impfen, darauf testen und Ausbrüche den Behörden melden
  • Autopsien durchführen, um die Todesursache festzustellen
  • Halterinnen und Halter zu Gesundheit, Ernährung, Zucht und Pflege von Tieren beraten

Umfasst auch

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Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 2250.

Die Kernbewegung

Diagnostizieren, Behandeln und Beraten gelten als unverändert — mit einem der niedrigsten Werte überhaupt, bei zugleich offener Flanke in der bildgebenden Diagnostik.

Wie stark ist dieser Beruf betroffen?

Tierärzte 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 15 verglichenen Berufen ist keiner weniger betroffen als dieser. Gruppe: Gesundheitsberufe, akademisch

Ähnlich eingeordnet: Weitere bildende und darstellende Künstler · Zahnärzte · Geistliche Seelsorger

Wo diese Aussage endet

Die Behandlung von Tieren ist bisher nur sehr knapp betrachtet worden — kein ausführlicher Text einer Quelle widmet sich ihr eigens. Weder bildauswertende KI noch physische Automatisierung wurden dabei gesondert untersucht. Der Befund gilt damit für den heutigen Stand; die Entwicklung bei Diagnose- und Gerätetechnik 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

Der tierärztliche Kern — Behandlungen verabreichen, diagnostizieren und behandeln — wird als kaum betroffen eingestuft, mit einem der niedrigsten Werte der gesamten Tabelle; auch die veterinärtechnische Assistenz liegt noch tiefer. Die Beratung von Halterinnen und Haltern und die Durchführung diagnostischer Untersuchungen sind nur näherungsweise über verwandte Tätigkeiten belegt, die aber ebenfalls durchweg sehr niedrig liegen. Dem steht ein ernst zu nehmender Gegenbefund gegenüber: Die bildgebende und genomische Diagnostik-KI, die etwa verdächtige Stellen auf Aufnahmen markiert, wird bereits eingesetzt — sie ist aber eine andere Technologieklasse als die hier gemessene sprachbasierte KI, und ihre Wirkung auf die tägliche Arbeit hat noch keine Untersuchung erfasst.

Tätigkeiten & ihre Entwicklung

Medikamente und Behandlungen verabreichen · unverändert

Das Verabreichen am Patienten findet mit den Händen statt — daran reicht die heutige KI nicht.

Details zur Entwicklung

Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.

Medikamente zu geben und Behandlungen durchzuführen ist körperliche Arbeit unmittelbar am Menschen. Genau hier stößt die heutige KI an ihre Grenze: Sie ist stark im Verarbeiten von Sprache, Daten und Informationen, hat auf die physische Ausführung aber keinen Zugriff. Die Pflegeberufe, die diese Aufgabe tragen, zählen deshalb zu den am wenigsten berührten — auch wenn einzelne Randtätigkeiten wie das Dokumentieren stärker streuen als der Kern der Arbeit.

Patienten und Angehörige zu Gesundheit beraten · unverändert

Das persönliche Beraten zu Gesundheit bleibt menschliche Arbeit, auch wenn Privatpersonen einfache Fragen zunehmend an KI richten.

Details zur Entwicklung

Die medizinischen und pflegerischen Kernberufe gelten in den vorliegenden Einschätzungen als kaum bis gar nicht von KI berührt; selbst dort, wo einzelne Teilaufgaben — etwa bei medizinischen Fachangestellten — durchaus erfassbar wären, ruht die Tätigkeit im Ganzen auf Aufgaben mit geringem Automatisierungspotenzial. Sichtbar ist zugleich, dass Privatpersonen ausserhalb der Arbeit zunehmend Gesundheitsfragen an KI-Assistenten stellen — das ersetzt aber nicht das ärztliche oder pflegerische Gespräch, in dem Einschätzung und Verantwortung zusammenkommen. Die Beratung von Patienten und Angehörigen bleibt damit eine menschliche Aufgabe.

Tiere aufziehen, füttern und pflegen · unverändert

Die Arbeit am Tier bleibt körperlich und weitgehend unberührt, die Rolle künftiger Robotik ist noch offen.

Details zur Entwicklung

Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.

Das Aufziehen, Füttern und Pflegen lebt vom unmittelbaren körperlichen Umgang mit lebenden Tieren. Genau daran stößt die heutige KI an ihre Grenze, denn Systeme für Text und Bild haben auf diese physische Arbeit keinen Zugriff — Agrar- und Tierhaltungsberufe zählen durchgängig zu den am wenigsten betroffenen, und am Arbeitsmarkt ist praktisch kein Effekt messbar. Ob sensorgestützte Systeme künftig gleichförmige Routinen wie Füttern oder Melken übernehmen, ist eine begründete Vermutung, kein Befund.

Diagnostische Tests und medizinische Untersuchungen durchführen · unverändert

Das Durchführen von Untersuchungen bleibt bislang unverändert, obwohl KI-Anwendungen gerade an der Diagnostik ansetzen.

Details zur Entwicklung

Die ärztlich und technisch untersuchenden Berufe zählen zu den am wenigsten betroffenen — bei der Bildgebung streuen selbst die einzelnen Teilaufgaben kaum. Zwar konzentrieren sich KI-Anwendungen im Gesundheitswesen betrieblich genau auf die Diagnostik, doch eine Verschiebung der Tätigkeit selbst ist bislang nicht gemessen; am Arbeitsmarkt fällt der Effekt für Gesundheitsberufe sogar leicht positiv aus. Stärker berührt ist allein der assistierende Rand der Tätigkeit.

Tiere diagnostizieren und behandeln · unverändert

Details zur Entwicklung

Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.

Zu Pflanzen- und Tiergesundheit sowie Schädlingsbekämpfung beraten · unverändert

Das Beraten zu Pflanzen- und Tiergesundheit bleibt an Ort, Bestand und Lebewesen gebunden — die KI geht daran bislang vorbei.

Details zur Entwicklung

Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.

Das Beraten zu Pflanzen- und Tiergesundheit ist über die beratenden wie die ausführenden Rollen hinweg gemessen und durchgängig als kaum betroffen eingestuft — die tiermedizinische Seite liegt dabei noch niedriger und mit sehr geringer Streuung. Der Grund liegt in der Sache selbst: Der Rat hängt am konkreten Bestand, am Boden und am Tier vor Ort, wo Text- und Bildsysteme wenig ausrichten. Das ist der heutige Stand, nicht die Zusage, dass es so bleibt.

Belege & Quellen

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

Zuletzt geprüft 2026-07-19

Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Tierärzte · 2250

Belege · Medikamente und Behandlungen verabreichen (5)

  • Die Kernberufe der Tätigkeit sind der niedrigsten Kategorie zugeordnet
    Not Exposed 2221 Nursing Professionals 0.25 0.13 / 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 [norm.]
    ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 59 (gedr. S. 56) [2221]; PDF-S. 62 (gedr. S. 59) [5321, 5329, norm.] · 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
  • Was "Not Exposed" bei der ILO definitorisch bedeutet
    the lowest category of Not Exposed occupations, where GenAI currently has no observable potential to automate tasks. / Occupations where most tasks remain relatively unaffect ed by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score. [norm.]
    ILO WP 140, Abschnitt zu Table 5, PDF-S. 41 (gedr. S. 38); ILO WP 140, Table 5, PDF-S. 41 (gedr. S. 38) [norm.] · 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
  • Innerhalb der Pflegehilfsberufe streuen die Teilaufgaben deutlich
    Minimal / Exposure 3221 Nursing Associate Professionals 0.22 0.21 [norm.]
    ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 58 (gedr. S. 55) · 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
  • Medical Assistants (3256) fallen aus dem Muster heraus
    Gradient 1 3256 Medical Assistants 0.35 0.23 / Low overall GenAI exposure at the occupational level, but high variability across tasks. Some tasks within these occu pations have an elevated automation potential, even if the occupation as a whole remains strongly reliant on tasks that have a low potential of automation. [norm.]
    ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 54 (gedr. S. 51); ILO WP 140, Table 5, PDF-S. 41 (gedr. S. 38) [norm.] · 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
  • GenAI besitzt keine Fähigkeit zur physischen Aufgabenausführung
    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 manipu lation or manual dexterity. [norm.] / These technologies excel in tasks involving data pro cessing, language understanding, and information genera tion but do not possess capabilities for physical task execution [norm.]
    ILO WP 140, Abschnitt Expert Adjustment, PDF-S. 32 (gedr. S. 29); ILO WP 140, Table 4 (GPT-4o-Begründung zur Abwertung des Schweiß-Tasks), PDF-S. 34 (gedr. 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

Belege · Patienten und Angehörige zu Gesundheit beraten (5)

  • Ärztliche und pflegerische Kernberufe sind als „Not Exposed" eingestuft
    Not Exposed 2211 Generalist Medical Practitioners 0.29 0.1 / Not Exposed 2212 Specialist Medical Practitioners 0.27 0.12 / Not Exposed 2221 Nursing Professionals 0.25 0.13 / Not Exposed 2240 Paramedical Practitioners 0.23 0.13 / 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 Working Paper 140, Table A1 „ISCO-08 occupations by exposure gradient", PDF-S. 58–59 (gedruckt S. 55–56); ILO WP 140, Table 5 „GenAI Exposure Gradients: Definition and Interpretation", PDF-S. 41 (gedruckt S. 38) [norm.] · 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
  • Beratungsnahe Assistenz- und Therapieberufe liegen in „Minimal Exposure"
    Minimal Exposure 2265 Dieticians and Nutritionists 0.41 0.07 / Minimal Exposure 2262 Pharmacists 0.33 0.09 / Minimal Exposure 2264 Physiotherapists 0.28 0.14 / Minimal Exposure 3221 Nursing Associate Professionals 0.22 0.21 / 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. / we introduce a more granular distinction of Minimal Exposure, where some interaction with GenAI may occur, but without significantly altering the nature of these roles
    ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 54, 56, 57, 58; ILO WP 140, Table 5, PDF-S. 41; ILO WP 140, Kap. zur revidierten Klassifikation, PDF-S. 40–41 (gedruckt S. 37–38) · 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
  • Bei Medizinischen Fachangestellten sind einzelne Teilaufgaben sehr wohl exponiert
    Gradient 1 3256 Medical Assistants 0.35 0.23 / 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.
    ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 54 (gedruckt S. 51); ILO WP 140, Table 5, PDF-S. 41 [norm.] · 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
  • Bei den pflegenden Hilfsberufen sind nicht einmal einzelne Teilaufgaben exponiert
    Not Exposed 3253 Community Health Workers 0.22 0.08 / Not Exposed 5321 Health Care Assistants 0.14 0.06
    ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 59 bzw. 62 · 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
  • Nutzungsseitig stellen Privatpersonen medizinische Fragen an KI-Assistenten
    Outside the workweek, users' conversations shift from business correspondence, marketing copy, and slide decks to emotional support, medical questions, and investment advice. This shift is biggest for high-income countries.
    Anthropic Economic Index „Cadences", Juni 2026, Abschnitt zu Wochenend-/Werktagsmustern, Zeile 15 der Volltextdatei (Figure 1.1 zugehörig) · Anthropic Economic Index — Report "Cadences" (Juni 2026) · Anthropic, 2026 · Klasse D
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Gemessene Nutzung

Belege · Tiere aufziehen, füttern und pflegen (4)

  • Die ausführenden Berufe sind von der ILO gemessen und durchgängig „Not Exposed“
    Not Exposed 6121 Livestock and Dairy Producers 0.17 0.1 / Not Exposed 6122 Poultry Producers 0.19 0.1 / Not Exposed 9212 Livestock Farm Labourers 0.12 0.03 / Not Exposed 5164 Pet Groomers and Animal Care Workers 0.14 0.06 / Not Exposed 3240 Veterinary Technicians and Assistants 0.14 0.02
    ILO Working Paper 140, Table A1 „ISCO-08 occupations by exposure gradient“, PDF-S. 60–63 · 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 · konvergent belegt
  • Die niedrige SD zeigt: auch einzelne Teilaufgaben sind nicht exponiert
    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
    ILO Working Paper 140, Table 5, PDF-S. 41 · 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
  • OECD: Agrar- und Tierhaltungsberufe gehören zu den am wenigsten AI-exponierten
    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. / 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. 15 (gedr. S. 14); PDF-S. 18 (gedr. 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
  • Hampole et al.: Beschäftigungswirkung von KI in Farming/Fishing/Forestry praktisch null
    Farming, Fishing, and Forestry 45 13.9 -7.56 -6.16 0.20 0.47 / Farming, Fishing, and Forestry 45 8.56 -4.71 -4.22 -0.36 0.35
    NBER WP 33509 (Hampole/Papanikolaou/Schmidt/Seegmiller, AI and the Labor Market), Table 6 „Impact of AI on relative employment growth by occupation group“, PDF-S. 54; Table A.6, PDF-S. 101 · Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509) · National Bureau of Economic Research, 2025 · Klasse B
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Realisierte Arbeitsmarktdaten · konvergent belegt

Belege · Diagnostische Tests und medizinische Untersuchungen durchführen (5)

  • Die ärztlich diagnostizierenden Berufe sind von ILO als „Not Exposed“ eingestuft.
    Not Exposed 2211 Generalist Medical Practitioners 0.29 0.1 / Not Exposed 2212 Specialist Medical Practitioners 0.27 0.12
    ILO Working Paper 140, Table A1 (ISCO-08 occupations by exposure gradient), PDF-S. 58 (gedruckt S. 55) · 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 durchführenden technischen Berufe liegen ebenfalls unterhalb der Expositions-Gradienten — bei der Bildgebung sogar mit extrem niedriger Task-Varianz.
    Not Exposed 3211 Medical Imaging and Therapeutic Equipment Technicians 0.22 0.03 / Minimal Exposure 3212 Medical and Pathology Laboratory Technicians 0.31 0.16
    ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 59 (gedruckt S. 56); PDF-S. 57 · 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 assistierende Rand der Tätigkeit ist die einzige Ausnahme — Gradient 1 mit hoher Varianz.
    Gradient 1 3256 Medical Assistants 0.35 0.23
    ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 54 (gedruckt S. 51) · 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
  • KI-Anwendungen im Gesundheitssektor konzentrieren sich betrieblich genau auf Diagnostik — ohne dass eine Tätigkeitsverschiebung gemessen wird.
    certain applications are more sector-specific: ‚Financial Risk Modeling‘ in Finance, ‚Personalized Recommendation Engines‘ in Retail, ‚De-mand [norm.] and Sales Forecasting‘ in Utilities, and ‚Healthcare Diagnostics and Genomics‘ in Health.
    Hampole et al., AI and the Labor Market, NBER WP 33509, Abschn. 1.2, PDF-S. 14 [norm.] · Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509) · National Bureau of Economic Research, 2025 · Klasse B
    Generieren · Reine Software · Branche/Region · Gemessene Nutzung
  • Auf Beschäftigungsebene ist der gemessene KI-Effekt für Healthcare Practitioners leicht positiv.
    Healthcare Practitioners 29 4.61 -1.77 -0.060 2.77 1.85
    Hampole et al., NBER WP 33509, Table 6: „Impact of AI on relative employment growth by occupation group“, PDF-S. 54 · Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509) · National Bureau of Economic Research, 2025 · Klasse B
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Realisierte Arbeitsmarktdaten

Belege · Tiere diagnostizieren und behandeln (4)

  • Alle sieben diagnostizierenden/behandelnden Berufe fallen in die niedrigste ILO-Expositionskategorie
    Not Exposed 2211 Generalist Medical Practitioners 0.29 0.1 / Not Exposed 2212 Specialist Medical Practitioners 0.27 0.12 / Not Exposed 2221 Nursing Professionals 0.25 0.13 / Not Exposed 2240 Paramedical Practitioners 0.23 0.13 / Not Exposed 2261 Dentists 0.15 0.06 / Not Exposed 2250 Veterinarians 0.14 0.05 / Not Exposed 3240 Veterinary Technicians and Assistants 0.14 0.02
    ILO WP 140, Table A1 (ISCO-08 occupations by exposure gradient), PDF-S. 58–59 (gedruckt S. 55 f., 2211/2212/2221/2240); PDF-S. 62 (2261/2250/3240) · 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
  • Was „Not Exposed" in dieser Studie bedeutet
    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
  • Lesart der Streuung: hier sind auch einzelne Teilaufgaben nicht exponiert
    μ < 0.5 and μ + σ > 0.4
    ILO WP 140, Table 5, 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
  • Sektorprognose: im Gesundheitssektor überwiegt Augmentierung, nicht Automatisierung
    By contrast, nearly half of the proportional reduction in work tasks done by humans alone in the Medical and Healthcare Services and Government and Public sectors are instead expected to be driven by increased augmentation and human-machine collaboration.
    WEF Future of Jobs Report 2025, Kap. 2, PDF-S. 27 · The Future of Jobs Report 2025 · World Economic Forum, Genf, 2025 · Klasse C
    Generieren · Reine Software · Branche/Region · Experteneinschätzung/Umfrage

Belege · Zu Pflanzen- und Tiergesundheit sowie Schädlingsbekämpfung beraten (4)

  • Der Kernberuf der Fachberatung ist von der ILO gemessen und als „Not Exposed" eingestuft
    Not Exposed 2132 Farming, Forestry and Fisheries Advisers 0.29 0.1
    ILO Working Paper 140, Table A1 „ISCO-08 occupations by exposure gradient", PDF-S. 58 · 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 Definition der Kategorie „Not Exposed" beschreibt genau diesen Fall
    Not Exposed occupations, where GenAI currently has no observable potential to automate tasks. Occupations where most tasks remain relatively unaffect ed by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score.
    ILO WP 140, Abschnitt zur Gradient-Definition, PDF-S. 41 (gedr. S. 38); Table 5 „GenAI Exposure Gradients: Definition and Interpretation", PDF-S. 41 [norm.] · 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 tiermedizinische Beratungsseite liegt noch deutlich niedriger und mit sehr geringer Varianz
    Not Exposed 2250 Veterinarians 0.14 0.05 Not Exposed 3240 Veterinary Technicians and Assistants 0.14 0.02
    ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 62 · 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
  • Auch die ausführende Schädlingsbekämpfung und die technische Assistenz sind gemessen und nicht exponiert
    Not Exposed 7544 Fumigators and Other Pest and Weed Controllers 0.13 0.04 Not Exposed 3142 Agricultural Technicians 0.26 0.09
    ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 63; PDF-S. 59 · 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

Fachliche Ebene

Diagnostizieren, Behandeln und Beraten sind als unverändert gemessen — mit einem der niedrigsten Werte der gesamten ILO-Tabelle und zugleich einer offenen Flanke bei nicht-generativer Diagnostik-KI

Für diesen Beruf selbst liegt ein Messwert vor: ILO Table A1 führt 2250 Veterinarians als „Not Exposed" mit 0,14 bei einer Streuung von 0,05 — Mittelwert plus Streuung ergibt 0,19 und bleibt damit weit unter der Schwelle von 0,4, ab der auch nur einzelne Teilaufgaben als exponiert gelten; die veterinärtechnische Assistenz (3240) liegt mit 0,14 bei einer Streuung von 0,02 noch tiefer. Das Verabreichen von Behandlungen sowie das Diagnostizieren und Behandeln sind damit rollenspezifisch als unverändert belegt, die Beratung von Halterinnen und Haltern und die Durchführung diagnostischer Untersuchungen dagegen nur auf Tätigkeitsebene, wo alle ausführenden Berufe ebenfalls in den beiden niedrigsten Kategorien liegen. Dagegen steht ein ernst zu nehmender Gegenbefund: NBER WP 33509 führt „Healthcare Diagnostics and Genomics" als eigenen, sektorspezifischen Cluster tatsächlich eingesetzter KI-Anwendungen („Image models highlight suspicious areas on scans") — das ist eine andere Technologieklasse als die vom ILO-Index gemessene generative KI, und ihre Wirkung auf die Tätigkeit misst keine Korpusquelle.

Die Veterinärmedizin ist im gesamten Korpus nur über zwei Tabellenzeilen abgedeckt — kein Fließtext einer Quelle behandelt die Behandlung von Tieren, und weder Bildgebungs-KI noch physische Automatisierung sind auf Tätigkeitsebene vermessen.

Hypothesen

  • Hypothese (kein Beleg): Feld- bzw. Stallarbeit dürfte sich vermutlich in Richtung Überwachung sensorgestützter Systeme und Eingriff bei Auffälligkeiten verschieben, während gleichförmige Routinen (Ausbringen, Füttern, Melken) stärker automatisiert werden.
    Warum unbelegt: Beide sind Expositionsmodelle auf Berufs-/Sektorebene. Keine Quelle in vier Korpora betrachtet landwirtschaftliche Einzeltätigkeiten. Melk-, Fütterungs- und Feldrobotik ist in keinem der vier Korpora belegt — auch nicht in Korpus IV.
    Ableitungsbasis: Lassébie & Quintini führen „farming, fishing, and forestry" unter den Berufen mit höchstem Automatisierungsrisiko (Korpus II §1.2). Nedelkoska & Quintini: „Automation is found to mainly affect jobs in the manufacturing industry and agriculture" (Korpus II §2.2). Zwei Quellen, gleiche Richtung.

Alle Quellen

Mögliche KI-Anwendungen (10)

Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.

Verwandte Berufe in dieser Gruppe

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Diese Seite beschreibt Tierärzte allgemein — mit Tätigkeiten wie „Medikamente und Behandlungen verabreichen“ oder „Patienten und Angehörige zu Gesundheit beraten“.

Für diesen Beruf sprechen die Daten bisher für wenig Veränderung.

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SapientShift (2026): Tierärzte — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/tieraerzte

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