# Verändert KI den Beruf Umweltwissenschaftler?

Die Datenauswertung verschiebt sich vom Suchen zum Beurteilen — die naturwissenschaftliche Prüfung vor Ort im Feld bleibt gemessen unberührt.

## Einordnung im Vergleich

Die Internationale Arbeitsorganisation stuft diesen Beruf als nur am Rand 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 oberen Mittelfeld von 411 verglichenen Berufen.

*Eigene Auswertung von SapientShift (SapientShift-Tätigkeitsanalyse) auf Basis der ILO-Werte*

Ähnlich betroffen sind nach unserer Auswertung: [Physiker und Astronomen](https://sapientshift.com/berufe/physiker-und-astronomen), [Umweltschutzingenieure](https://sapientshift.com/berufe/umweltschutzingenieure), [Architekten](https://sapientshift.com/berufe/architekten).

In der Gruppe Naturwissenschaft & Ingenieurwesen haben wir 24 Berufe verglichen. 12 davon sind weniger betroffen.

## Tätigkeiten und ihre Entwicklung

- **Programme und Betriebsabläufe planen und koordinieren** — verändert
  Die operative Ablaufplanung verschiebt sich spürbar, während die Abstimmung im Team eher wichtiger wird.
- **Experimente, Tests und Feldanalysen durchführen** — nicht untersucht
  Zu dieser Aufgabe liegt noch keine belastbare Untersuchung vor.
- **Daten, Trends und Ergebnisse analysieren und interpretieren** — verändert
  Das maschinelle Auswerten von Daten übernimmt zunehmend die KI, das Deuten der Ergebnisse wird wichtiger.
- **Einhaltung eigener Vorschriften und Sicherheitsstandards sicherstellen** — verändert
  Das Prüfen von Regeln an Daten und Dokumenten verschiebt sich, die Kontrolle vor Ort bleibt.
- **Anträge und Fälle hoheitlich prüfen und entscheiden** — verändert
  Das Bearbeiten der Fälle verschiebt sich, das hoheitliche Entscheiden bleibt in menschlicher Hand.
- **Modelle, Theorien und Methoden entwickeln** — verändert
  Beim Entwickeln von Modellen und Methoden übernimmt KI zunehmend die strukturiert-analytischen Anteile, das Durchdenken und Verantworten bleibt.

## Was dieser Beruf heute macht

Umweltwissenschaftler untersuchen, wie menschliches Handeln Luft, Wasser und Boden beeinträchtigt, und suchen nach Wegen, diesen Schaden zu begrenzen.

## Was KI verändert

Bei der Auswertung von Daten verschiebt sich der Schwerpunkt vom Auffinden zum Beurteilen: Programme, die große Datenbestände selbstständig nach Trends und Ursachen durchsuchen, sind die am breitesten verbreitete KI-Anwendung überhaupt und nehmen die manuelle Sucharbeit ab. Das Deuten der Ergebnisse gewinnt dadurch eher an Wert — Betriebe stufen Analyse- und Interpretationskompetenz gerade deshalb als wichtiger ein, und dass die KI die Interpretation selbst übernimmt, belegt keine Untersuchung. Bei der Einhaltung von Vorschriften und Sicherheitsstandards ist die Verschiebung bisher auf den Finanzsektor begrenzt, sonst bleibt die Nutzung gering. Die naturwissenschaftliche Prüfung vor Ort im Feld ist gemessen und nicht betroffen.

## Wo diese Aussage endet

Der Kern der Feldarbeit — Experimente, Tests und Analysen vor Ort — wird von keiner der herangezogenen Studien behandelt, und auch Laborautomation, Messrobotik und Sensorik im Feld sind bislang ungemessen. Für die dokumentenbezogene Compliance-Arbeit ausserhalb des Finanzsektors gilt ausdrücklich noch nicht untersucht, nicht unverändert. Nach heutigem Stand bleiben diese Bereiche die große Unbekannte.

## Was die Studien sagen

### Programme und Betriebsabläufe planen und koordinieren

- Die operative Planungs-/Koordinationsebene liegt in Gradient 2, die strategische nicht (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO Working Paper 140, Table A1, PDF-S. 51–58 (gedruckte S. 48–55); Kategorie-Definition Table 5, PDF-S. 41)
- Nachfrage nach Planungs- und Ablaufverfolgungs-Tätigkeiten sinkt messbar (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — Hampole et al., AI and the Labor Market, NBER WP 33509, PDF-S. 17; Table A.7, PDF-S. 102)
- Planungs- und Koordinationsberufe stehen unter den 25 am stärksten exponierten Berufen (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — Hampole et al., NBER WP 33509, Table A.2, PDF-S. 97)
- Betriebe mit hoher KI-Exposition fragen weniger allgemeine Management- und Projektmanagement-Skills nach (Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14), 2024 — OECD AI Papers No. 14, Abschnitt 4.2.1, PDF-S. 34 (gedruckte S. 34–35))
- Gegenläufig: Koordinations-Skills werden in hoch exponierten Berufen stärker nachgefragt (Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14), 2024 — OECD AI Papers No. 14, Abschnitt 3.3, PDF-S. 27)

### Daten, Trends und Ergebnisse analysieren und interpretieren

- Die ausführenden Berufe liegen in der oberen Expositionsklasse (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 51–52 (gedr. S. 48–49); ILO WP 140, Table 5 „GenAI Exposure Gradients: Definition and Interpretation", PDF-S. 41 (gedr. S. 38))
- Die Analyse-/Interpretationskompetenz wird nicht ersetzt, sondern wichtiger (Skills in the AI Age (OECD AI Papers No. 60), 2026 — OECD AI Papers No. 60, Skills in the AI Age, PDF-S. 21 (gedr. S. 20) [norm.: „ability"])
- Datenauswertung ist die verbreitetste KI-Anwendung überhaupt, und sie trifft genau diese Berufsgruppen (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — Hampole et al., NBER WP 33509, Abschn. 1.2, PDF-S. 14 (gedr. S. 11); ebd., Abschn. 2.3 „Stylized Facts about AI Job Exposure", PDF-S. 24 (gedr. S. 22); ebd., Appendix B.2, Cluster 9, PDF-S. 86 (gedr. S. 83))
- Die Verschiebung ist ungleich: Breite der Exposition entscheidet über Verdrängung vs. Umverteilung (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — Hampole et al., NBER WP 33509, PDF-S. 25 (gedr. S. 22))
- Erwartungsseite: Rollen mit Datenanalyse-Kern wachsen (The Future of Jobs Report 2025, 2025 — WEF Future of Jobs Report 2025, Key Findings, PDF-S. 6 (gedr. S. 5))

### Einhaltung eigener Vorschriften und Sicherheitsstandards sicherstellen

- Die Compliance-Prüftätigkeit ist in einem real eingesetzten KI-System die am stärksten exponierte Aufgabe (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — Hampole/Papanikolaou/Schmidt/Seegmiller, NBER WP 33509, Table 2, PDF-S. 50 (Highly Exposed Task, Application-Cluster "Fraud Detection, AML & Risk Mitigation", Berufsgruppe: Accountants and Auditors); NBER WP 33509, PDF-S. 10/11, Abschnitt "Validation"-Vorspann)
- Höher exponierte Aufgaben verlieren anschließend Arbeitsnachfrage (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — NBER WP 33509, Abstract, PDF-S. 2)
- KI-Nutzung in der Compliance-Funktion ist branchenabhängig — niedrig überall, hoch in Finanzdienstleistungen (AI Index Report 2026, Kapitel 4: Economy, 2026 — Stanford HAI, AI Index 2026, Kap. 4.3 "Corporate AI Adoption", PDF-S. 24 (gedr. S. ~194), Datengrundlage McKinsey-Survey 2025)
- Die feldseitige Arbeitssicherheits-Prüfung ist gemessen und als nicht exponiert eingestuft (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 59 (gedr. S. 56) [3257]; PDF-S. 58 (gedr. S. 55) [2263])

### Anträge und Fälle hoheitlich prüfen und entscheiden

- Die drei tragenden Verwaltungsberufe sind als „exponiert" klassifiziert, mit ausdrücklich ungleicher Wirkung über die Teilaufgaben hinweg (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table 5, PDF-S. 41 (gedr. 38); ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 52 (3352); PDF-S. 53 (3353, 3354))
- Der entscheidende, urteilende Kern der Tätigkeit ist gemessen und gilt als nicht exponiert (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 58 (gedr. 55) [2612]; PDF-S. 59 [3355]; ILO WP 140, Table 5, PDF-S. 41 (gedr. 38) [Definition])
- Teilautomatisierung in den Gradienten 1–3 kann die Nachfrage nach diesen Berufen senken, ohne die Tätigkeit zu ersetzen (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Abschnitt 10/11, PDF-S. 47 (gedr. 44))
- Die institutionelle Akzeptanz, Entscheidungen zu delegieren, ist eine eigenständige Schranke zusätzlich zur technischen Machbarkeit (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, PDF-S. 47 (gedr. 44))
- Betriebe mit höherer KI-Exposition fragen weniger Verwaltungs-/Sachbearbeitungs-Skills nach (Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14), 2024 — OECD AI Papers No. 14, Abschnitt 4, PDF-S. 36 (gedr. 36))

### Modelle, Theorien und Methoden entwickeln

- Für die formal-modellierenden Berufe (2120, 2631) ist ein erheblicher Teil der Aufgaben durchgängig GenAI-exponiert. (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Abschnitt zu Figure 16 / Table 5, PDF-S. 40 (gedruckt S. 37); ILO WP 140, Table 5, PDF-S. 41 (gedruckt S. 38))
- Die Verschiebung betrifft ausdrücklich spezialisierte fachlich-professionelle Aufgaben, nicht nur Routinearbeit. (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Schlussabschnitt, PDF-S. 49–50 (gedruckt S. 46–47))
- Die Expertenrevision hat Aufgaben mit strukturiert-analytischem Charakter systematisch nach oben korrigiert — Aufgaben mit physisch-manuellem Anteil dagegen nach unten. (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, zu Figure 13, PDF-S. 32 (gedruckt S. 29); ILO WP 140, zu Table 4, PDF-S. 34 (gedruckt S. 31))
- Exposition ist nicht Ersetzung — die ILO grenzt das ausdrücklich ab. (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Schlussabschnitt, PDF-S. 50 (gedruckt S. 47); ILO WP 140, PDF-S. 44 (gedruckt S. 41))

## Provenienz und Zitierhinweis

- Stand der Prüfung: 2026-07-19
- Methode: SapientShift-Tätigkeitsanalyse
- ISCO-08: 2133
- Mittlere Exposition (ILO): 0.38
- Streuung (SD, ILO): 0.04
- ILO-Stufe: Minimal Exposure
- Band (eigene Auswertung): oberes Mittelfeld
- Vergleichsbasis: 411 Berufe

### Quellen

- [Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14)](https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2024/04/artificial-intelligence-and-the-changing-demand-for-skills-in-the-labour-market_861a23ea/88684e36-en.pdf) (2024), OECD Publishing, Paris
- [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
- [AI Index Report 2026, Kapitel 4: Economy](https://hai.stanford.edu/assets/files/ai_index_report_2026_chapter_4_economy.pdf) (2026), Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI)
- [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

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SapientShift (2026): Umweltwissenschaftler — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/umweltwissenschaftler-2133
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https://sapientshift.com/employee-input?rolle=umweltwissenschaftler-2133&from=beruf