Der Kern dieser Arbeit ist, ein kleines Geschäft eigenständig zu betreiben – von der Beschaffung der Ware bis zum Verkauf – nur eben nicht in einem festen Ladenlokal. Stand aufbaün, Ware auslegen, verkaufen, abbaün: derselbe Kreislauf wiederholt sich an wechselnden Orten und Tagen. Auch dieser Kreislauf steht gerade nicht still.
Verkaufsstand- und Marktverkäufer baün ihren Stand auf dem Markt oder in der Fußgängerzone auf und verkaufen ihre Waren direkt an Laufkundschaft.
Verkaufsstand- und Marktverkäufer verkaufen verschiedene Waren von Ständen auf Freiluft- oder überdachten Märkten oder von Ständen auf Straßen oder anderen offenen Plätzen. Zu den Aufgaben gehören - (a) Einholen der Genehmigung, an einem bestimmten Ort in Straßen, Märkten oder anderen offenen Plätzen einen Stand aufzustellen; (b) Festlegen von Produktsortiment, Warenbestand und Preisniveau für die zu verkaufenden Waren; (c) Einkaufen oder vertragliches Sichern einer regelmäßigen Belieferung mit zu verkaufenden Waren von Großhändlern oder direkt von Herstellern; (d) Auf- und Abbauen von Ständen und Verkaufsständen sowie Transportieren, Lagern, Be- und Entladen von zu verkaufenden Waren; (e) Vorführen und Verkaufen von Waren sowie Entgegennehmen von Zahlungen; (f) Stapeln und Auslegen von zu verkaufenden Waren sowie Einwickeln und Verpacken verkaufter Waren; (g) Führen von Büchern und Aufzeichnen der Warenbestände. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Kioskverkäufer - Marktstandbesitzer - Marktverkäufer - Straßenstand-Verkaufshilfskraft Einige verwandte, anderswo eingeordnete Berufe: - Straßenverkäufer von Lebensmitteln - 5212 - Ladeninhaber - 5221 - Verkäufer im Einzelhandel - 5223 - Bedienpersonal an Imbisstheken - 5246 - Straßenverkäufer (ohne Lebensmittel) - 9520 Anmerkungen Verkäufer von frischen Lebensmittelprodukten, die nicht zum unmittelbaren Verzehr bestimmt sind (wie Obst, Gemüse, Fleisch und Milchprodukte), von Straßen- und Marktständen werden in die Berufsgattung 5211: Verkaufsstand- und Marktverkäufer eingeordnet. Verkäufer einer Vielzahl zubereiteter Mahlzeiten und Lebensmittel zum unmittelbaren Verzehr von Straßen- und Marktständen werden in die Berufsgattung 5246: Bedienpersonal an Imbisstheken eingeordnet. Verkäufer von Lebensmitteln und Getränken zum unmittelbaren Verzehr auf Straßen und öffentlichen Plätzen von Handkarren, Lastwagen, Tabletts oder Körben aus werden in die Berufsgattung 5212: Straßenverkäufer von Lebensmitteln eingeordnet. Verkäufer von Nicht-Lebensmittelartikeln (oder von vorverpackten, nicht verderblichen Lebensmittelartikeln wie Süßwaren) auf Straßen und öffentlichen Plätzen von Handkarren, Lastwagen, Tabletts oder Körben aus werden in die Berufsgattung 9520: Straßenverkäufer (ohne Lebensmittel) eingeordnet. Arbeitskräfte, die einfache Lebensmittel zum unmittelbaren Verzehr zubereiten, wie z. B. Hamburgerköche, aber nur begrenzten direkten Kontakt zu Kunden haben, werden in die Berufsgattung 9411: Schnellimbiss-Zubereiter eingeordnet. Bei der Anpassung dieser Kategorien an nationale Gegebenheiten ist zu beachten, dass die gesonderte Erfassung von Verkäufern von Lebensmittelartikeln zum unmittelbaren Verzehr dem Zweck dient, Tätigkeiten sichtbar zu machen, die Fähigkeiten im Bereich Service, einfacher Zubereitung und hygienischer Handhabung von Lebensmitteln erfordern. Bedienpersonal an Imbisstheken bedient in der Regel ein breiteres Spektrum aufwendigerer Produkte und Mahlzeiten als Straßenverkäufer von Lebensmitteln und transportiert oder verkauft Lebensmittel in der Regel nicht mithilfe von Ausrüstung wie Handkarren, Fahrrädern oder Körben.
Marktverkäufer · Marktverkäufer/Marktverkäuferin · Marktverkäuferin · barrow boy · costermonger · covered market vendor · fish market vendor · flower market vendor · fruit market vendor · indoor market vendor · market seller · market trader · +6 weitere
Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 5211.
Der Verkauf am Marktstand bleibt kaum betroffen — Bewegung zeigt sich an den Rändern der Rolle: bei Schriftverkehr, Disposition und Einkauf.
Verkaufsstand- und Marktverkäufer liegt im mittleren Bereich — von Fahrzeugreiniger · am wenigsten bis Datenerfasser · am stärksten betroffen.
| Eigene Auswertung | ILO-Einstufung | In der Berufsgruppe |
|---|---|---|
| oberes Mittelfeld von 411 Berufen | am unteren Rand der von generativer KI berührten Berufe | Von 12 verglichenen Berufen sind 4 weniger betroffen als dieser. Gruppe: Verkaufskräfte |
Ähnlich eingeordnet: Verkaufsaufsichtskräfte in Handelsgeschäften · Reiseleiter/Fremdenführer · Verkäufer und Verkaufshilfskräfte in Handelsgeschäften
Gemessen wurde ausschließlich Software, die Texte oder Bilder erzeugt — die eigentlichen Verdrängungspfade des Standverkaufs, also Selbstbedienung, Automaten und der Online-Handel, liegen damit außerhalb dessen, was sich hier belegen lässt. Auch behördliche Prüf- und Genehmigungsaufgaben sind für diese Rolle nicht mit einer eigenen Quelle hinterlegt. Der Befund beschreibt also einen Ausschnitt, nicht das ganze Bild — gerade die Konkurrenz durch Automaten und Online-Handel bleibt im Blick zu behalten.
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 Verkauf am Stand mit physischer Ware zählt zu den am wenigsten betroffenen Tätigkeiten — anders als der Verkauf über Telefon und Bildschirm, der deutlich höher liegt. Auch das Organisieren von Warenbestand und das Bedienen von Umschlagmaschinen bewegt sich nicht; für körpernahe Fertigkeiten wie das Fahren von Gabelstaplern misst eine Quelle in stärker KI-geprägten Betrieben sogar eine leicht steigende Nachfrage, wenn auch nur bescheiden. Bewegung zeigt sich an den Rändern: Beim Einkauf deutet sich ein Nachfragerückgang von rund zwei Prozent binnen fünf Jahren an, wobei die Quellen sich uneinig sind, wie stark die Beschaffung betroffen ist. Und als Gegengewicht erwartet eine große Prognose für Verkaufsberufe netto Wachstum — das sie ausdrücklich der Demografie zuschreibt, nicht der Technik.
Der telefonische und digitale Verkauf verschiebt sich stark, das persönliche Vorführen am Produkt weniger.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Beim Verkaufen trennt sich die Aufgabe deutlich: Der telefonisch und digital vermittelte Verkauf gehört zu den am stärksten von KI erfassten Tätigkeiten, während das persönliche Vorführen am Produkt nur teilweise berührt wird. KI-Anwendungen rund um die Kundeninteraktion konzentrieren sich messbar auf Verkaufsberufe, und Betriebe mit höherer KI-Nutzung fragen bereits weniger Verkaufs- und Kundenservice-Fähigkeiten nach. Die unmittelbare Präsenz am Produkt bleibt dabei der Teil, der am ehesten menschlich bleibt.
Das Bedienen der Umschlagmaschinen bleibt körperliche Arbeit — und wird eher mehr gebraucht als weniger.
Materialumschlag mit Stapler, Kran oder beim Verladen ist körperliche Arbeit an wechselnden Orten — genau das automatisiert die heutige KI nicht, und Fachleute haben die Automatisierungswerte für diese Berufe eigens nach unten korrigiert. Unabhängige Auswertungen von Stellenanzeigen zeigen die Nachfrage nach solchen Fähigkeiten sogar leicht steigend, weil sie sich mit KI-gestützter Logistik ergänzen. Ob der innerbetriebliche Transport künftig stärker automatisiert wird als der Umschlag an wechselnden Außenorten und sich die Aufgabe mehr zu Disposition und Ausnahmefällen verschiebt, ist eine begründete Vermutung — belegt ist es nicht.
Die planende und preisoptimierende Seite der Beschaffung gerät durch KI in Bewegung, das Aushandeln und Pflegen von Lieferantenbeziehungen bleibt menschliche Arbeit.
Beim Optimieren von Preisen, Mengen und Lieferketten zählt der Einkauf zu den am stärksten von KI berührten Bereichen: Wo Aufgaben besonders KI-fähig sind, sinkt anschliessend die Nachfrage nach den zugehörigen Fähigkeiten, und die Arbeit verlagert sich innerhalb des Berufs zu weniger berührten Teilaufgaben. Zugleich stuft eine andere Untersuchung genau die Kern-Einkaufsberufe als kaum berührt ein, sodass das Bild uneinheitlich bleibt. Absehbar ist vor allem eine Verschiebung: Die datengetriebene Analyse übernimmt zunehmend KI, das Aushandeln und Pflegen der Lieferantenbeziehungen bleibt eine menschliche Aufgabe.
Das Bearbeiten der Fälle verschiebt sich, das hoheitliche Entscheiden bleibt in menschlicher Hand.
Die vorbereitende, sachbearbeitende Seite dieser Tätigkeit ist von KI berührt — allerdings ungleich verteilt: Manche Teilschritte lassen sich unterstützen, andere bleiben unangetastet. Der eigentliche hoheitliche Kern, das Prüfen und Entscheiden mit Verantwortung, gilt als wenig betroffen; hinzu kommt, dass Institutionen zögern, solche Entscheidungen überhaupt an Maschinen zu delegieren. Wo Routineschritte automatisiert werden, kann die Nachfrage dennoch sinken, ohne dass die Tätigkeit selbst ersetzt wird.
Das Organisieren von Warenbestand und Verkaufsfläche bleibt vom Anfassen geprägt und weitgehend unberührt.
Das Einräumen, Ordnen und Bereitstellen von Waren zählt zu den am wenigsten betroffenen Tätigkeiten: Die praktische Arbeit an Regal und Fläche lässt sich schwer automatisieren, und Fachleute haben die Automatisierungswerte für solche manuellen Aufgaben ausdrücklich nach unten korrigiert. Einzelne angrenzende Teilaufgaben, etwa im direkten Verkauf, sind stärker berührt, und anordnende oder planende Rollen liegen dabei höher als die ausführenden.
Zuletzt geprüft 2026-07-19
Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Verkaufsstand- und Marktverkäufer · 5211
Gradient 4 5244 Contact Centre Salespersons 0.61 0.1 / Exposed: Gradient 4 (Highest exposure, low task variability) μ ≥ 0.6 and μ - σ >= 0.5 High and consistent GenAI exposure across tasks within the occupation. Most current tasks in these jobs have a high potential of automation, with little variability in task-level exposure.
Gradient 2 5242 Sales Demonstrators 0.42 0.11 / Exposed: Gradient 2 (Moderate exposure, high task variability) 0.4 ≤ μ < 0.5 and μ + σ ≥ 0.5 Moderate occupational AI exposure, with high task-level variability. These occupations include a mix of some tasks that are exposed to GenAI and others not at risk, making the impact uneven.
Customer experience automation and marketing optimization are concentrated in Sales occupations, while task and workflow optimization AI applications are most relevant for Production and Office & Administrative occupations.
Under 'Customer Experience Automation', Sales Managers and Telemarketers show similar mean exposure, but the more concentrated exposure of Sales Managers suggests smaller employment losses relative to Telemarketers. / Sales and Related 41 1.69 -0.95 -2.48 -1.74 13.5
Business process skills have also seen a reduction in demand from establishments more exposed to AI. On average across countries in the sample, demand for business process skills declined by 3.5 percentage points for a one standard deviation increase in AI exposure (Figure 4.3, Panel A). All countries in the sample have seen a decline in business process skills […]. Business Process skills include clerical and administrative tasks along with sales and customer service. / Skills and tasks that can be roughly described as clerical tasks were the sub-group of skills that saw the largest reduction in demand.
Not Exposed 8344 Lifting Truck Operators 0.2 0.1 / Not Exposed 8343 Crane, hoist and related plant operators 0.18 0.03 / Not Exposed 9333 Freight Handlers 0.14 0.03 / Not Exposed 8342 Earthmoving and Related Plant Operators 0.13 0.02 / Not Exposed 8341 Mobile Farm and Forestry Plant Operators 0.12 0.03
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. / and the lowest category of Not Exposed occupations, where GenAI currently has no observable potential to automate tasks.
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.
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. For example, if a logistics warehouse can use AI to reduce the costs of routing shipments, they may be able to lower their costs and see increased demand – possibly necessitating greater demand for forklift drivers in the warehouse. However, these increasing skill demands were more modest with substantial cross-country heterogeneity. [norm.]
Finally, in addition to the displacement effect, the automation channel can give rise to a productivity effect. This can result in increases in labour demand for tasks or jobs not automated by AI, such as packers and forklift operators.
In pricing and supply chain optimization, Purchasing Managers and Wholesale and Retail Buyers emerge as the most exposed, while in process automation and operational efficiency the most exposed tasks are linked to Sales Engineers and Other Engineering Technologists.
Across all specifications, coefficients on task-level AI exposure are negative and of similar magnitude: greater exposure reduces the intensity with which firms demand skills linked to those tasks. […] a one–standard deviation increase in task-level AI exposure lowers demand for the associated skills by about 2 percent over five years. Because the dependent variable is a share, this implies reallocation of labor effort away from exposed tasks and toward less-exposed tasks within the same occupation.
Purchasing Agents (13-1023) 1.51 / High-skill, high-wage occupations are the most exposed to artificial intelligence. […] These are occupations that require cognitive skills that cannot be automated with a discrete set of instructions, but for which artificial intelligence excels
One-third of organizations expect AI to reduce their workforce in the coming year, even though large-scale job losses have not yet shown up in overall employment data. […] Anticipated reductions are highest in service operations, supply chain, and software engineering. Across nearly all functions, anticipated decreases outpaces those already observed. / This trend is particularly pronounced in service operations, supply chain/inventory management, marketing and sales, and software engineering, where the expected decrease in employees for the next year significantly exceeds the actual decrease reported over the past year.
Minimal Exposure 3323 Buyers 0.39 0.08 / Minimal Exposure 1324 Supply, Distribution and Related Managers 0.38 0.05 / 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. / a more granular distinction of Minimal Exposure, where some interaction with GenAI may occur, but without significantly altering the nature of these roles / Moderate occupational AI exposure, with high task-level variability. These occupations include a mix of some tasks that are exposed to GenAI and others not at risk, making the impact uneven.
Exposed: Gradient 2 (Moderate exposure, high task variability) · 0.4 ≤ μ < 0.5 and μ + σ ≥ 0.5 · Moderate occupational AI exposure, with high task-level variability. These occupations include a mix of some tasks that are exposed to GenAI and others not at risk, making the impact uneven. / Gradient 2 3352 Government Tax and Excise Officials 0.49 0.12 / Gradient 2 3353 Government Social Benefits Officials 0.45 0.07 / Gradient 2 3354 Government Licensing Officials 0.43 0.07
Not Exposed 2612 Judges 0.31 0.08 / Not Exposed 3355 Police Inspectors and Detectives 0.23 0.07 / Occupations where most tasks remain relatively unaffected by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score.
Gradients 1-3 comprise occupations where the automation of specific tasks is limited, and some degree of task variability exists. As such, the ‚bundle of tasks' that constitutes occupations acts as a buffer against full automation. However, this does not mean that demand for these occupations will remain stable, as the efficiencies gained from introducing technology may mean that fewer workers are needed. If efforts are not made to help such jobs evolve with GenAI and integrate new tasks, even partial automation of existing tasks could lead to a decline in overall job demand in occupations found in higher exposure gradients.
An important aspect also concerns the institutional and societal acceptance of automating tasks and occupations – even when technically feasible. […] Similarly, financial institutions might hesitate to fully delegate decisions such as mortgage approvals or business plan evaluations to AI systems, preferring to retain human judgement, oversight and accountability.
Business process skills have also seen a reduction in demand from establishments more exposed to AI. On average across countries in the sample, demand for business process skills declined by 3.5 percentage points for a one standard deviation increase in AI exposure […] Business Process skills include clerical and administrative tasks along with sales and customer service. / 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 […] The most frequently demanded skills in clerical tasks are administrative support and record keeping.
Not Exposed 9334 Shelf Fillers 0.2 0.1 / Occupations where most tasks remain relatively unaffected by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score.
Minimal Exposure 4321 Stock Clerks 0.37 0.06 / Occupations with low GenAI exposure, where some tasks show moderate automation potential, but overall occupational exposure remains limited.
Gradient 1 5223 Shop Sales Assistants 0.38 0.16 / 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.
Gradient 2 5221 Shopkeepers 0.43 0.1 / Gradient 2 1420 Retail and Wholesale Trade Managers 0.44 0.15
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.
Der Verkauf am Stand bleibt niedrig exponiert, während sich die textlichen, dispositiven und beschaffenden Ränder der Rolle verschieben.
Für diese Rolle liegt ein eigener Wert vor: 5211 Stall and Market Salespersons steht bei 0,35 mit einer für dieses Niveau hohen Streuung von 0,17 und damit in Gradient 1 — niedrige Gesamtexposition, aber einzelne Teilaufgaben *sind* exponiert, und welche das sind, sagt die Quelle nicht; der Verkaufsvorgang spaltet sich dabei erkennbar nach Trägermedium, denn telefonisch und bildschirmvermittelter Verkauf liegt mit 0,61 bei sehr geringer Streuung in der höchsten Klasse (5244), der Straßenverkauf mit physischer Ware dagegen mit 0,22 in „Not Exposed" (5212). Für die übrigen Anteile der Rolle findet der Korpus keine Verschiebung: Warenbestand und Verkaufsfläche zu organisieren ist gemessen und flach (9334 Shelf Fillers 0,20; 4321 Stock Clerks 0,37 bei Streuung 0,06), das Bedienen von Umschlagmaschinen ebenso (9333 Freight Handlers 0,14 bei Streuung 0,03; 8344 Lifting Truck Operators 0,20), und die OECD misst für Betriebe mit höherer KI-Exposition sogar eine leicht *steigende* Nachfrage nach Gabelstapler- und anderen körpernahen Fertigkeiten, allerdings ausdrücklich „modest" und mit „substantial cross-country heterogeneity". Im Einkauf stehen die Quellen gegeneinander — die ILO führt die Kern-Einkaufsberufe mit 0,39 und 0,38 als „Minimal Exposure", Hampole et al. zählen Purchasing Manager und Buyers zu den am stärksten exponierten Berufen der Beschaffungs-KI und messen rund 2 % Nachfragerückgang für die Fertigkeiten exponierter Teilaufgaben binnen fünf Jahren —, und als Gegenbefund erwartet der WEF für Verkaufsberufe netto Wachstum, das er ausdrücklich der Demografie und nicht der Technologie zuschreibt.
Das hoheitliche Prüfen und Entscheiden von Anträgen wird hier nicht behandelt — dazu liegen nur Expositionswerte für Verwaltungsberufe vor, keine inhaltliche Quelle für diese Rolle; und gemessen wurde ausschließlich generative Software, weshalb Selbstbedienung, Vending und E-Commerce-Substitution des Standverkaufs außerhalb dessen liegen, was hier belegt werden kann.
Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.
Diese Seite beschreibt Verkaufsstand- und Marktverkäufer allgemein — mit Tätigkeiten wie „Produkte verkaufen und vorführen“ oder „Maschinen und Fahrzeuge zum Materialumschlag bedienen“.
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): Verkaufsstand- und Marktverkäufer — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/verkaufsstand-und-marktverkaeufer
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