Der Kern dieser Arbeit ist, zwischen Tier und Tierarzt zu vermitteln: die häufigen, einfacheren Fälle selbst übernehmen und die schwierigeren rechtzeitig weiterreichen. Festhalten, beruhigen, vorbereiten, überwachen – ein großer Teil der Arbeit passiert direkt am Tier, oft in einem angespannten Moment für das Tier selbst.
Veterinärmedizinische Fachkräfte und Assistenten kümmern sich um kranke oder verletzte Tiere und unterstützen Tierärzte bei Untersuchung und Behandlung.
Veterinärmedizinische Fachkräfte und Assistenten führen beratende, diagnostische, präventive und kurative veterinärmedizinische Aufgaben aus, die im Umfang und in der Komplexität begrenzter sind als jene, die von Tierärzten durchgeführt werden, und zwar unter deren Anleitung. Sie betreuen Tiere in Behandlung und vorübergehendem Aufenthalt in tierärztlichen Einrichtungen, führen Routineverfahren durch und unterstützen Tierärzte bei der Durchführung von Verfahren und Operationen. Zu den Aufgaben gehören - (a) Beratung von Gemeinschaften und Einzelpersonen zur Behandlung von Tieren sowie deren Krankheiten und Verletzungen; (b) Durchführung von Untersuchungen an Tieren zur Diagnosestellung oder Überweisung schwierigerer Fälle an Tierärzte, falls erforderlich; (c) Behandlung kranker oder verletzter Tiere, insbesondere bei häufigen Krankheiten und Störungen; (d) Reinigung und Sterilisation von Untersuchungstischen und Instrumenten sowie Vorbereitung von Materialien, die bei der Untersuchung und Behandlung von Tieren verwendet werden; (e) Durchführung technischer Aufgaben im Zusammenhang mit der künstlichen Besamung von Tieren; (f) Vorbereitung von Tieren für Untersuchung oder Behandlung sowie deren Fixierung oder Festhalten während der Behandlung; (g) Unterstützung von Tierärzten bei der Verabreichung von Betäubungsmitteln und Sauerstoff während der Behandlung; (h) Unterbringung von Tieren in Käfigen zur Erholung nach Operationen und Überwachung ihres Zustands; (i) Anfertigung von Röntgenaufnahmen, Entnahme von Proben und Durchführung anderer Labortests zur Unterstützung der Diagnose von Tiergesundheitsproblemen; (j) Durchführung routinemäßiger zahnmedizinischer Verfahren bei Tieren und Unterstützung von Tierärzten bei der Zahnbehandlung von Tieren. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Besamungstechniker - Tierarzthelfer - Veterinärpflegekraft - Tierimpfer Einige verwandte, anderswo eingeordnete Berufe: - Tierarzt - 2250 - Tierpfleger - 5164 - Tierarzthilfskraft - 5164
Alternative Tiertherapeutin · Alternativer Tiertherapeut · Alternativer Tiertherapeut/Alternative Tiertherapeutin · Fachangestellte für Tiermedizin · Fachangestellter für Tiermedizin · Tierarzthelfer · Tierarzthelferin · Tierheilpraktiker · Tierheilpraktikerin · tiermedizinische Fachangestellte · tiermedizinischer Fachangestellter · tiermedizinischer Fachangestellter/tiermedizinische Fachangestellte · +16 weitere
Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 3240.
Die Arbeit mit dem Tier — pflegen, behandeln, Medikamente geben — gilt als unverändert; die Aussagekraft endet allerdings genau dort, wo die generative KI beginnt.
Veterinärmedizinische Fachkräfte und Assistenten liegt nahe am unteren Rand — von Fahrzeugreiniger · am wenigsten bis Datenerfasser · am stärksten betroffen.
| Eigene Auswertung | ILO-Einstufung | In der Berufsgruppe |
|---|---|---|
| unterstes Fünftel von 411 Berufen | nicht von generativer KI berührt | Von 16 verglichenen Berufen ist keiner weniger betroffen als dieser. Gruppe: Gesundheitsberufe, assistierend |
Ähnlich eingeordnet: Ordensbrüder/-schwestern und Seelsorgehelfer · Zahnmedizinische Assistenten und Dentalhygieniker · Physiotherapeutische Techniker und Assistenten
Gemessen wurde nur die generative KI — die Robotik in Melk-, Fütterungs- und Stallarbeit, Sensoren zur Herdenüberwachung und die bildgestützte Tierdiagnostik hat bisher keine Untersuchung einzeln betrachtet. Bemerkenswert: dieselbe Quelle ordnet Agrarberufe beim Automatisierungsrisiko einschließlich Robotik sogar in die höchste Gruppe ein. Der niedrige Wert bezieht sich also nur auf einen Ausschnitt — die technische Seite der körperlichen Arbeit bleibt die offene Frage.
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
Das Aufziehen, Füttern und Pflegen von Tieren zählt zu den am wenigsten von KI berührten Tätigkeiten überhaupt — und das gleich dreifach abgesichert: Drei voneinander unabhängige Untersuchungen kommen zum selben Ergebnis, eine davon ordnet landwirtschaftsnahe Berufe ausdrücklich als am wenigsten betroffen ein. Auch die medizinnahen Anteile — Medikamente und Behandlungen verabreichen, Halter beraten, den Zustand überwachen — fallen durchgängig in die niedrigsten Kategorien. Was bislang gemessen wurde, endet allerdings genau an der Grenze der generativen KI: Ob und wie sie diesen Beruf einmal berührt, hat noch keine Untersuchung erfasst.
Das Verabreichen am Patienten findet mit den Händen statt — daran reicht die heutige KI nicht.
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.
Das persönliche Beraten zu Gesundheit bleibt menschliche Arbeit, auch wenn Privatpersonen einfache Fragen zunehmend an KI richten.
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.
Das Überwachen des Patientenzustands bleibt eng an Mensch und Gerät gebunden und von der heutigen KI kaum berührt.
Die ärztlich und pflegerisch Ausführenden liegen durchgängig in der niedrigsten Berührungs-Kategorie, ebenso die apparative Überwachung an Bildgebungs- und Therapiegeräten — das Beobachten und Festhalten am Krankenbett ruht auf Aufgaben, die die heutige KI kaum erreicht. Einschränkend zeigt sich bei den pflegerischen Assistenzberufen eine breite Streuung bei niedrigem Mittel, sodass einzelne Teilaufgaben berührbarer sein können als andere. Deutlich stärker in Bewegung gerät dagegen erst die nachgelagerte Akten- und Informationsführung — eine eigene Aufgabe, die vom Überwachen selbst zu trennen ist.
Die Arbeit am Tier bleibt körperlich und weitgehend unberührt, die Rolle künftiger Robotik ist noch offen.
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.
Das Durchführen von Untersuchungen bleibt bislang unverändert, obwohl KI-Anwendungen gerade an der Diagnostik ansetzen.
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.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Das Beraten zu Pflanzen- und Tiergesundheit bleibt an Ort, Bestand und Lebewesen gebunden — die KI geht daran bislang vorbei.
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.
Zuletzt geprüft 2026-07-19
Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Veterinärmedizinische Fachkräfte und Assistenten · 3240
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.]
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.]
Minimal / Exposure 3221 Nursing Associate Professionals 0.22 0.21 [norm.]
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.]
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.]
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.
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
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.
Not Exposed 3253 Community Health Workers 0.22 0.08 / Not Exposed 5321 Health Care Assistants 0.14 0.06
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.
Not Exposed 2221 Nursing Professionals 0.25 0.13 / Not Exposed 2211 Generalist Medical Practitioners 0.29 0.1 / Not Exposed 2240 Paramedical Practitioners 0.23 0.13
Not Exposed 5321 Health Care Assistants 0.14 0.06
Not Exposed 3211 Medical Imaging and Therapeutic Equipment Technicians 0.22 0.03
Minimal Exposure 3221 Nursing Associate Professionals 0.22 0.21
Gradient 3 3252 Medical Records and Health Information Technicians 0.52 0.1
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
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
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.
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
Not Exposed 2211 Generalist Medical Practitioners 0.29 0.1 / Not Exposed 2212 Specialist Medical Practitioners 0.27 0.12
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
Gradient 1 3256 Medical Assistants 0.35 0.23
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.
Healthcare Practitioners 29 4.61 -1.77 -0.060 2.77 1.85
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
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.
μ < 0.5 and μ + σ > 0.4
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.
Not Exposed 2132 Farming, Forestry and Fisheries Advisers 0.29 0.1
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.
Not Exposed 2250 Veterinarians 0.14 0.05 Not Exposed 3240 Veterinary Technicians and Assistants 0.14 0.02
Not Exposed 7544 Fumigators and Other Pest and Weed Controllers 0.13 0.04 Not Exposed 3142 Agricultural Technicians 0.26 0.09
Tierpflege, Behandlungsassistenz und Medikamentengabe sind gemessen und als unverändert eingestuft, die Aussagekraft endet exakt an der Grenze der generativen KI
Die ILO weist veterinärmedizinischen Fachkräften über alle Kernaufgaben hinweg denselben Wert zu — Mittelwert 0,14 bei einer Streuung von nur 0,02, einer der niedrigsten Streuungswerte der gesamten Tabelle, was bedeutet, dass nicht einmal einzelne Teilaufgaben dieses Berufs als exponiert bewertet wurden. Für das Aufziehen, Füttern und Pflegen von Tieren ist dieser Befund von drei methodisch unabhängigen Quellen gestützt: die ILO über zwölf einschlägige Berufe hinweg mit Werten von 0,11 bis 0,22, die OECD über Lane (2024) mit der ausdrücklichen Einordnung landwirtschaftlicher Berufe als „least exposed to AI", und Hampole et al. mit einem praktisch neutralen Beschäftigungseffekt von +0,20 beziehungsweise −0,36 für „Farming, Fishing, and Forestry". Für die medizinnahen Anteile — Medikamente und Behandlungen verabreichen, Patienten und Halter beraten, Zustand überwachen und dokumentieren, diagnostische Tests durchführen — liegen auf Tätigkeitsebene ebenfalls durchgängig die beiden niedrigsten Kategorien vor, allerdings mit zwei Vorbehalten: die ILO misst auf Berufs-, nicht auf Aufgabenebene, und im gesamten Korpus findet sich kein einziger Fließtextsatz zur Tierbehandlung.
Gemessen wurde ausschließlich generative KI — Melk-, Fütterungs- und Stallrobotik, Sensorik zur Herdenüberwachung und tiermedizinische Bilddiagnostik sind von keiner Korpusquelle auf Tätigkeitsebene erfasst; dieselbe OECD-Quelle führt Agrarberufe beim Automatisierungsrisiko einschließlich Robotik sogar in der höchsten Risikogruppe.
Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.
Diese Seite beschreibt Veterinärmedizinische Fachkräfte und Assistenten 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.
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): Veterinärmedizinische Fachkräfte und Assistenten — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/veterinaermedizinische-fachkraefte-und-assistenten
Maschinenlesbare Fassung dieser Seite: Markdown
Wie diese Aussagen entstehen — Methodik & Evidenzklassen · Datensatz Version 1.0