Der Kern dieser Arbeit ist, aus Zahlen von heute eine begründete Einschätzung von morgen zu machen. Aufzeichnungen, Muster und Theorien werden zu Prognosen über Löhne, Preise oder Wachstum verdichtet, auf deren Basis andere entscheiden. Wie diese Einschätzungen zustande kommen, sieht heute schon anders aus als noch vor einigen Jahren.
Volkswirtschaftler versuchen zu verstehen, warum sich die Wirtschaft so verhält, wie sie es tut – und was daraus als Nächstes folgen könnte.
Volkswirtschaftler betreiben Forschung, beobachten Daten, analysieren Informationen und erstellen Berichte und Pläne zur Lösung wirtschaftlicher und geschäftlicher Probleme sowie zur Entwicklung von Modellen zur Analyse, Erklärung und Prognose wirtschaftlichen Verhaltens und wirtschaftlicher Muster. Sie beraten Unternehmen, Interessengruppen und Regierungen bei der Erarbeitung von Lösungen für gegenwärtige oder erwartete wirtschaftliche und geschäftliche Probleme. Zu den Aufgaben gehören - (a) Prognose von Veränderungen im wirtschaftlichen Umfeld für die kurzfristige Budgetierung, die langfristige Planung und die Investitionsbewertung; (b) Erarbeitung von Empfehlungen, Politiken und Plänen für die Wirtschaft, Unternehmensstrategien und Investitionen sowie Durchführung von Machbarkeitsstudien für Projekte; (c) Überwachung wirtschaftlicher Daten zur Bewertung der Wirksamkeit und Beratung hinsichtlich der Angemessenheit geld- und finanzpolitischer Maßnahmen; (d) Prognose von Produktion und Verbrauch bestimmter Produkte und Dienstleistungen auf Basis von Aufzeichnungen über frühere Produktion und früheren Verbrauch sowie allgemeiner wirtschaftlicher und branchenspezifischer Bedingungen; (e) Erstellung von Prognosen zu Einnahmen und Ausgaben, Zinssätzen und Wechselkursen; (f) Analyse der Faktoren, die die Erwerbsbeteiligung, Beschäftigung, Löhne, Arbeitslosigkeit und andere Ergebnisse des Arbeitsmarktes bestimmen; (g) Anwendung mathematischer Formeln und statistischer Verfahren zur Prüfung wirtschaftlicher Theorien und zur Entwicklung von Lösungen für wirtschaftliche Probleme; (h) Zusammenstellung, Analyse und Interpretation wirtschaftlicher Daten unter Anwendung wirtschaftlicher Theorie und verschiedener statistischer und anderer Verfahren; (i) Bewertung der Ergebnisse politischer Entscheidungen zur öffentlichen Wirtschaft und zu den öffentlichen Finanzen sowie Beratung zur Wirtschaftspolitik und zu möglichen Vorgehensweisen im Licht vergangener, gegenwärtiger und erwarteter wirtschaftlicher Faktoren und Trends; (j) Erstellung wissenschaftlicher Abhandlungen und Berichte; (k) Untersuchung von Problemen im Zusammenhang mit der wirtschaftlichen Tätigkeit einzelner Unternehmen; (l) Durchführung von Marktforschung zu lokalen, regionalen oder nationalen Marktbedingungen zur Festlegung von Verkaufs- und Preisniveaus für Waren und Dienstleistungen, zur Bewertung des Marktpotenzials und künftiger Trends sowie zur Entwicklung von Geschäftsstrategien. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Ökonometriker - Wirtschaftsberater - Wirtschaftsanalyst - Volkswirtschaftler - Arbeitsmarktökonom Einige verwandte, anderswo eingeordnete Berufe: - Statistiker - 2120
Betriebswirt · Betriebswirtin · Ökonom · Ökonometriker · Ökonometrikerin · Ökonomin · Volkswirt · Volkswirtin · Volkswirtschaftler/Volkswirtschaftlerin · Volkswirtschaftlerin · Wirtschaftsexperte · Wirtschaftsexpertin · +21 weitere
Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 2631.
Ein großer Teil der volkswirtschaftlichen Modell- und Datenarbeit gilt als deutlich von der KI berührt — die Deutung der Ergebnisse selbst gewinnt dabei eher an Gewicht.
Volkswirtschaftler liegt nahe am oberen Rand — von Fahrzeugreiniger · am wenigsten bis Datenerfasser · am stärksten betroffen.
| Eigene Auswertung | ILO-Einstufung | In der Berufsgruppe |
|---|---|---|
| oberstes Fünftel von 411 Berufen | im oberen Bereich der von generativer KI berührten Berufe | Von 21 verglichenen Berufen sind 17 weniger betroffen als dieser. Gruppe: Recht, Kultur & Sozialwissenschaft |
Ähnlich eingeordnet: Autoren und verwandte schriftstellerische Berufe · Bibliotheks- und Informationswissenschaftler · Fachkräfte für Werbung und Marketing
Ob KI die eigentliche Theorie- und Hypothesenbildung verändert, hat bisher keine Studie untersucht — an diesem Kern der Arbeit bleibt eine echte Lücke. Hinzu kommt, dass der Befund bislang auf einer einzigen Quelle beruht und eine unabhängige Zweitmessung noch aussteht. Nach heutigem Stand ist die Einordnung damit tragfähig, aber noch nicht doppelt abgesichert — ein zweiter, unabhängiger Blick wäre der nächste sinnvolle Schritt.
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
Von den forschenden Berufen zählt gerade die formale, datengetriebene Modellarbeit zu den stärker betroffenen — ein großer Teil dieser Aufgaben lässt sich zunehmend mit KI erledigen, ohne dass daraus die Automatisierung des Berufs folgt. Vor allem der explorative Teil der Datenauswertung verschiebt sich: Das Durchsuchen von Kennzahlen nach Ursachen und das Zusammenfassen von Befunden übernimmt immer öfter die Maschine. Gegenläufig dazu wird die eigentliche Interpretationsleistung — das Einordnen und Bewerten der Ergebnisse — eher wichtiger, und dass eine KI sie übernimmt, belegt bislang keine Untersuchung.
Die operative Ablaufplanung verschiebt sich spürbar, während die Abstimmung im Team eher wichtiger wird.
Das Planen und Koordinieren von Abläufen gehört zu den Tätigkeiten, die sich sichtbar bewegen: Die Nachfrage nach dem Verfolgen und Auswerten operativer Kennzahlen ist messbar zurückgegangen — für einzelne Planungsaufgaben um rund ein Viertel —, und Betriebe mit hohem KI-Einsatz fragen weniger allgemeine Management- und Projektmanagement-Fähigkeiten nach. Zugleich ist nicht die ganze Aufgabe betroffen: Die strategische Planung bleibt außen vor, und Abstimmungs- und Teamfähigkeiten zählen sogar zu den am stärksten wachsenden Anforderungen. Verschoben wird also vor allem der berechenbare, dokumentierende Teil, während das Zusammenführen von Menschen und Zielen an Gewicht gewinnt.
Das maschinelle Auswerten von Daten übernimmt zunehmend die KI, das Deuten der Ergebnisse wird wichtiger.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Das Analysieren und Deuten von Daten verändert sich spürbar: Das Aufspüren von Trends und Zusammenhängen ist die verbreitetste KI-Anwendung überhaupt und trifft genau die Berufe, die diese Aufgabe ausführen — Werkzeuge durchsuchen Kennzahlen und Datenbanken und fassen Auffälligkeiten in verständlicher Sprache zusammen. Die eigentliche Interpretationskompetenz wird dadurch aber nicht ersetzt, sondern gerade wichtiger; Fachleute berichten, dass Datenauswertung und -deutung an Bedeutung gewinnen. Wie stark sich die Aufgabe verschiebt, hängt davon ab, wie breit sie im jeweiligen Beruf ausgefüllt wird — mal verlagert sie sich nur, mal fällt sie stärker weg.
Beim Entwickeln von Modellen und Methoden übernimmt KI zunehmend die strukturiert-analytischen Anteile, das Durchdenken und Verantworten bleibt.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Das Entwickeln von Modellen, Theorien und Methoden gehört zu den Tätigkeiten, bei denen sich viel bewegt: Ein erheblicher Teil der Aufgaben ist durchgängig KI-nah, und Fachleute haben gerade die strukturiert-analytischen, daten- und kommunikationsbezogenen Anteile nach oben korrigiert — nicht nur Routinearbeit, sondern spezialisierte fachliche Aufgaben. Betroffenheit heißt dabei aber nicht Ersetzung: Ein großer Teil der heutigen Arbeit lässt sich mit KI erledigen, während dieselben Tätigkeiten sich zugleich weiterentwickeln und neue Aufgaben hervorbringen können.
Das Erheben und Auswerten verschiebt sich Richtung KI, doch der Aufwand am Menschen bleibt größer als zunächst gedacht.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Das Durchführen von Umfragen und Interviews zählt zu den stärker betroffenen Tätigkeiten: Sowohl die Feldarbeit selbst als auch die Auswertungsseite sind durchgängig betroffen, und stärker exponierte Aufgaben verlieren in den Daten anschließend an Arbeitsnachfrage. Zugleich haben die Forschenden ihre frühere Einschätzung nach unten korrigiert — Aufgaben wie das reine Erfassen galten einmal als fast vollständig automatisierbar, erfordern in der Praxis aber weiterhin erheblichen menschlichen Aufwand. Der Trend zeigt klar Richtung KI, fällt im Tempo aber nüchterner aus als anfangs angenommen.
Das Auffinden von Information verschiebt sich zur KI, das Einordnen und Bewerten bleibt beim Menschen.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Recherche gehört zu den Tätigkeiten, die KI schon heute spürbar durchdringt — in der Wissensarbeit ist sie die am stärksten genutzte Funktion überhaupt. In Betrieben, die stärker auf KI setzen, sinkt die Nachfrage nach kognitiven Fähigkeiten messbar, und gerade das Aufspüren übersehener Informationen übernimmt zunehmend die Maschine. Was bleibt, ist das Einordnen, Gewichten und Verantworten dessen, was zusammengetragen wurde.
Zuletzt geprüft 2026-07-19
Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Volkswirtschaftler · 2631
Gradient 2 4322 Production Clerks 0.44 0.06 | Gradient 2 3341 Office Supervisors 0.43 0.11 | Gradient 2 1219 Business Services and Administration Managers Not Elsewhere Classified 0.42 0.1 | Gradient 3 3343 Administrative and Executive Secretaries 0.54 0.14 | Not Exposed 1213 Policy and Planning Managers 0.36 0.04 | Minimal Exposure 1324 Supply, Distribution and Related Managers 0.38 0.05 | Minimal Exposure 1120 Managing Directors and Chief Executives 0.38 0.06 | 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.
applications, Industrial Production Managers experience large declines in skills related to planning and tracking operational decisions. | Industrial Production Managers • Develop or implement production tracking or quality control systems, analyzing production, quality control, maintenance, or other operational reports to detect production problems. -26.6 | • Prepare reports on operations and system productivity or efficiency. -24.8
Logisticians | Transportation, Storage, and Distribution Managers | Production, Planning, and Expediting Clerks | Management Analysts
Establishment-level AI exposure is associated with decreased demand for management skills. On average across countries in the sample demand for management skills declined by under 4 percentage points for a one standard deviation increase in AI exposure (Figure 4.2, Panel A). All countries in the sample are associated with a decline in management skills, and all are statistically significant from zero. | What is notable about this subgrouping is that the most frequently appearing skills are general office administration and project management, skills that are more closely associated with lower-level office and general business duties than with higher-level management positions.
Co-ordination skills are the fastest growing subcomponent in the social skills category. By far the most demanded co-ordination skills are ‚work in teams', ‚teamwork' and ‚collaboration'. On average across countries in the sample, the share of vacancies demanding co-ordination skills increased from 39% to 47% between the base and end years (Figure 3.2).
Gradient 4 2413 Financial Analysts 0.62 0.06 […] Gradient 3 3314 Statistical, Mathematical and Related Associate Professionals 0.57 0.1 […] Gradient 3 2120 Mathematicians, Actuaries and Statisticians 0.56 0.09 […] Gradient 3 2631 Economists 0.55 0.08 / Above-moderate occupational exposure: even though some tasks remain less exposed, the overall potential of automation of the current tasks with GenAI is growing in these occupations.
SMEs indicate that GenAI has made data analysis and interpretation skills more important, along with other skills (OECD, 2025 [11]). / growing use of algorithmic management tools in the workplace is increasing the need for certain skills, such as those related to general management and analysis (e.g. ability to use or interpret data) (Milanez, Lemmens and Ruggiu, 2025 [34])
The most common cluster across nearly all sectors is 'Business Intelligence Insights,' reflecting the broad applicability of predictive analytics. / Applications in the Business Intelligence Insights category affect a wide range of workers, especially those in Management, Business and Financial, and Computer and Math occupations. / Business-intelligence tools here scan dashboards and databases to find trends and root causes without manual digging. They alert users when a key metric shifts and explain the main drivers by region, channel, or customer type. Natural-language summaries make insights readable for non-analysts.
Management Analysts and Financial Risk Specialists show similar mean exposure to 'Business Intelligence Insights' applications, but exposure is more concentrated for Management Analysts, making them less likely to be displaced according to our model. / 'Operational Data Analytics' affects tasks more narrowly than 'Customer Experience Automation' despite similar mean exposure, leading to very different implications for labor demand.
Technology-related roles are the fastest-growing jobs in percentage terms, including Big Data Specialists, Fintech Engineers, AI and Machine Learning Specialists and Software and Application Developers.
Gradient 3 captures occupations where a significant portion of tasks are consistently exposed to GenAI, signaling growing automation risks and requiring adaptation strategies for workers (Significant exposure, high task variability). / Above-moderate occupational exposure: even though some tasks remain less exposed, the overall potential of automation of the current tasks with GenAI is growing in these occupations.
some occupations – such as financial analysts, and web and multimedia developers (gradient 4), as well as bank tellers, translators, applications programmers, investment advisers (gradient 3) – have increased their levels of exposure, highlighting the expanding abilities of GenAI technology to potentially automate more specialized tasks in professional and technical roles.
In contrast, occupations involving more cognitive or knowledge-intensive tasks, such as Clerical Support Workers and Professionals, show a much more mixed picture. While some tasks in these groups received lower scores, many others were revised upwards by the expert group, reflecting the greater adaptability of generative AI for structured, data-driven, or communication-focused tasks. / experts highlighted the limitations of generative AI in handling physical and manual components, leading to significantly reduced adjusted scores compared to the survey.
we stress that such exposure does not imply the immediate automation of an entire occupation, but rather the potential for a large share of its current tasks to be performed using this technology. / The scores reflect the high potential of automation among their current tasks, but these occupations also possess a strong capacity to evolve and develop new tasks through innovative application of GenAI and related digital tools.
Gradient 3 4227 Survey and Market Research Interviewers 0.55 0.16
Above-moderate occupational exposure: even though some tasks remain less exposed, the overall potential of automation of the current tasks with GenAI is growing in these occupations.
Gradient 3 3314 Statistical, Mathematical and Related Associate Professionals 0.57 0.1 | Gradient 3 2120 Mathematicians, Actuaries and Statisticians 0.56 0.09 | Gradient 3 2431 Advertising and Marketing Professionals 0.55 0.09 | Gradient 3 2631 Economists 0.55 0.08 | Gradient 3 2642 Journalists 0.54 0.1 | Gradient 2 2632 Sociologists, Anthropologists and Related Professionals 0.48 0.12
Similar to our 2023 study, clerical occupations exhibit the highest levels of exposure, though with a decline in their mean scores due to a reassessment of certain task-level evaluations | While tasks such as taking meeting notes or scheduling appointments can significantly benefit from GenAI support, our 2023 scores for such tasks, which reached 0.9 in some cases, reflected an overly optimistic assessment of full automation potential. In reality, many of these tasks still require substantial human effort.
Tasks with higher AI exposure subsequently experience reduced labor demand. | Table A.2: Top and bottom 25 occupations by average AI exposure 25 Most Exposed Occupations … Market Research Analysts and Marketing Specialists
Gradient 3 captures occupations where a significant portion of tasks are consistently exposed to GenAI, signaling growing automation risks and requiring adaptation strategies for workers (Significant exposure, high task variability).
Gradient 4 4132 Data Entry Clerks 0.7 0.03 […] Gradient 4 2413 Financial Analysts 0.62 0.06
AI exposure is associated with a decline in demand for c ognitive skills at the establishment level. On average across countries in the sample demand for cognitive skills declined by a little over 3 percentage points for a one standard deviation increase in AI exposure (Figure 4.4, Panel A).
It may seem surprising that originality or creativity would be less demanded with greater exposure to AI. These are skills that are not at first glance associated with AI's capabilities. However, many new discoveries rely on finding a new piece of information or missing element that had been previously overlooked […]. Machine learning may already be replacing humans in finding these overlooked elements
The highest reported AI usage was in knowledge management for business, legal, and professional services (58%) and in software engineering and IT in the technology sector (58% and 56%, respectively). […] More broadly, functions tied to information processing, software, customer engagement, and internal knowledge work reported higher adoption than areas such as strategy and corporate finance and risk and compliance, where uptake remains low across most sectors.
Modellbildung und Datenauswertung liegen für diese Rolle in der oberen Expositionsklasse, während die Interpretationsleistung nach Befragungslage an Bedeutung gewinnt
Für Volkswirtschaftler liegt ein rollenspezifischer ILO-Wert vor: 0,55 bei einer Streuung von 0,08, Gradient 3 — eine Stufe, die die Quelle als „above-moderate occupational exposure" beschreibt, bei der „a significant portion of tasks are consistently exposed to GenAI"; die mittlere Streuung besagt, dass die Exposition sich über die Aufgaben verteilt und nicht auf eine Einzelaufgabe zusammengedrängt, und die ILO grenzt ausdrücklich ab, dass daraus nicht die Automatisierung des Berufs folgt, sondern „the potential for a large share of its current tasks to be performed using this technology". Innerhalb der forschenden Berufe ist genau diese formal-mathematische Modellarbeit das exponierte Ende: 2631 und 2120 Mathematiker/Statistiker (0,56) liegen in Gradient 3, die experimentell-laborgebundenen Fächer dagegen bei Minimal Exposure (2113 Chemiker 0,39; 2114 Geologen 0,36) — die Expertenrevision hat „structured, data-driven" Aufgaben herauf- und physisch-manuelle Anteile herabgestuft. Bei der Auswertung von Daten und Trends wandert der explorative Teil zur Maschine — „Business Intelligence Insights" ist die branchenübergreifend verbreitetste KI-Anwendungsklasse, Dashboards werden ohne manuelles Graben nach Ursachen durchsucht und natürlichsprachliche Zusammenfassungen machen Befunde auch für Nicht-Analysten lesbar —, während die OECD gegenläufig berichtet, dass Analyse- und Interpretationskompetenz dadurch wichtiger wird und keine Quelle eine Übernahme der Interpretationsleistung selbst belegt.
Ob generative KI die originäre Theorie- und Hypothesenbildung verschiebt, ist von keiner Korpusquelle untersucht, und der gesamte Modell-/Methodenbefund ruht auf einer einzigen Quelle — eine methodisch unabhängige Zweitmessung fehlt.
Diese Seite beschreibt Volkswirtschaftler allgemein — mit Tätigkeiten wie „Programme und Betriebsabläufe planen und koordinieren“ oder „Daten, Trends und Ergebnisse analysieren und interpretieren“.
Für diesen Beruf sprechen die Daten für deutliche 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): Volkswirtschaftler — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/volkswirtschaftler
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Wie diese Aussagen entstehen — Methodik & Evidenzklassen · Datensatz Version 1.0