Der Kern dieser Arbeit ist, eine Lücke zu finden, bevor sie jemand anderes findet. Dafür braucht es ständige Wachsamkeit – aktuelle Berichte verfolgen, Zugriffe prüfen, Systeme immer wieder testen. Was gerade als Risiko gilt, ist morgen schon wieder ein anderes.
Damit sensible Daten nicht in falsche Hände geraten, entwickeln Sicherheitsspezialisten Schutzmaßnahmen für Computersysteme und schulen den Umgang damit.
Diese Berufsgattung umfasst Fachkräfte für Datenbanken und Netzwerke, die nicht anderweitig in der Berufsuntergruppe 252: Fachkräfte für Datenbanken und Netzwerke eingeordnet sind. Die Gruppe umfasst beispielsweise Sicherheitsspezialisten für Informations- und Kommunikationstechnologie. In solchen Fällen gehören zu den Aufgaben - (a) Entwicklung von Plänen zum Schutz von Computerdateien vor versehentlicher oder unbefugter Änderung, Zerstörung oder Offenlegung sowie zur Erfüllung dringender Datenverarbeitungsanforderungen; (b) Schulung von Nutzern und Förderung des Sicherheitsbewusstseins zur Gewährleistung der Systemsicherheit und zur Verbesserung der Server- und Netzwerkeffizienz; (c) Beratung mit Nutzern zu Themen wie Zugriffsbedarf auf Computerdaten, Sicherheitsverstöße und Programmänderungen; (d) Überwachung aktueller Berichte über Computerviren, um zu bestimmen, wann Virenschutzsysteme aktualisiert werden müssen; (e) Anpassung von Computersicherheitsdateien zur Einbindung neuer Software, Korrektur von Fehlern oder Änderung des individuellen Zugriffsstatus; (f) Überwachung der Nutzung von Datendateien und Regelung des Zugriffs zum Schutz von Informationen in Computerdateien; (g) Durchführung von Risikobewertungen und Ausführung von Tests des Datenverarbeitungssystems, um die Funktionsfähigkeit der Datenverarbeitungsaktivitäten und Sicherheitsmaßnahmen sicherzustellen; (h) Verschlüsselung von Datenübertragungen und Errichtung von Firewalls, um vertrauliche Informationen während der Übertragung zu verbergen und beschädigte digitale Übertragungen fernzuhalten. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Data-Mining-Spezialist - Spezialist für digitale Forensik - Sicherheitsspezialist (IKT)
Chief IT Security Officer · Computer-Forensik-Experte · Computer-Forensik-Expertin · Ethical Hacker · ethische Hackerin · ethischer Hacker · ethischer Hacker/ethische Hackerin · ICT Security Consultant · IKT-Sicherheitsberater · IKT-Sicherheitsberater/IKT-Sicherheitsberaterin · IKT-Sicherheitsberaterin · IT Security Administrator · +78 weitere
Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 2529.
Das Betreiben und Absichern von Datenbanken und Netzen ist mittelstark berührt — konkret gemessen ist bislang nur die Arbeit in den Nachbarfeldern.
Weitere Datenbank- und Netzwerkberufe 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 unteren Bereich der von generativer KI berührten Berufe | Von 9 verglichenen Berufen ist keiner weniger betroffen als dieser. Gruppe: IT & Kommunikationstechnologie |
Ähnlich eingeordnet: Grafik- und Multimediadesigner · Systemanalytiker · Ingenieure im Bereich Telekommunikationstechnik
Ein Teil dieser Arbeit — die Absicherung der Systeme — ist inhaltlich noch gar nicht untersucht; hier liegt bislang nur eine grobe Kennzahl vor, aber keine belastbare Aussage dazu, was KI konkret verändert. Nach heutigem Stand lässt sich zu diesem Bereich also schlicht noch nichts Verlässliches sagen.
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 Betreiben und Absichern von Datenbanken und Netzen liegt im Mittelfeld der Berührung — eine Stufe unter Systemadministration und Netzwerk-Fachkräften, und breit über den Aufgabenmix verteilt statt auf einzelne Ausreisser konzentriert. Handfeste Verschiebungen sind bisher nur für die Nachbartätigkeiten belegt: in der Softwareentwicklung rund ein Viertel mehr eingereichte Änderungen mit KI-Assistenz, dem allerdings ein Gegenbefund gegenübersteht, wonach erfahrene Entwickler damit sogar langsamer wurden; in der Nutzerunterstützung mehr gelöste Anliegen pro Stunde, fast ganz bei Einsteigern, bei Erfahrenen kaum. Für den Kern dieser Rolle selbst hat noch keine Untersuchung gemessen, was sich verschiebt. Und die vorliegenden Werte messen ohnehin ein Potenzial, nicht die sofortige Automatisierung eines ganzen Berufs.
Das Unterrichten selbst bleibt menschlich, KI hilft eher bei der Vorbereitung im Hintergrund.
Das Planen und Durchführen von Unterricht gehört zu den Tätigkeiten, an denen die heutige KI weitgehend vorbeigeht: Der schulische Kern ist durchgängig als kaum betroffen gemessen, mit auffällig geringer Streuung. KI kann bei Vorbereitung und Dokumentation unterstützen — Vorlagen, Zusammenfassungen, Themenideen —, doch das eigentliche Unterrichten lebt von Gruppendynamik, spontanen Entscheidungen und dem Eingehen auf einzelne Lernende und braucht menschliche Aufsicht. In der betrieblichen und der Hochschullehre liegt die Betroffenheit etwas höher, der Schulunterricht selbst bleibt vorerst unberührt.
Das Schreiben von Code wird schneller, das Prüfen und Entwerfen wichtiger.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Das Entwickeln von Software verändert sich schneller als fast jede andere Tätigkeit: KI schreibt Code mit, und in klar umrissenen Aufgaben entsteht mehr in gleicher Zeit — an komplexem Bestandscode zeigt sich der Vorteil aber längst nicht immer. Das reine Programmierhandwerk wird weniger gefragt, das Durchdenken der Architektur dafür umso mehr.
Beim Betreiben von IT-Systemen automatisiert die KI viele Handgriffe und verlangt zugleich, sich neu auszurichten.
Das Betreiben und Überwachen von IT- und Kommunikationssystemen zählt zu den stärker betroffenen Tätigkeiten: Ein wachsender Teil der heutigen Aufgaben lässt sich mit KI automatisieren, in der Fachebene deutlicher als bei den betrieblichen Technikern, während die Telekommunikationstechnik weitgehend außen vor bleibt. Zugleich sind gerade diese Berufe eng mit digitaler Technik verwachsen und gelten als besonders wandlungsfähig — sie können mit KI neue Aufgaben entwickeln, statt nur alte zu verlieren. Ob die vorhandenen Fachkräfte dabei umlernen oder ersetzt werden, ist die eigentlich offene Frage.
Das Konzipieren von IT-Lösungen wandelt sich, das Einpassen von KI in bestehende Abläufe kommt als eigene Aufgabe hinzu.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Das Klären von Anforderungen und Entwerfen von IT-Lösungen gehört zu den Tätigkeiten, deren Berührung mit KI in den letzten Jahren ausdrücklich zugenommen hat — vor allem, weil spezialisierte Fachaufgaben zunehmend automatisierbar werden. Zugleich entsteht innerhalb genau dieser Arbeit eine neue Aufgabe: zu erkennen, wo KI-Werkzeuge sinnvoll eingesetzt werden können, und sie in bestehende Abläufe einzupassen. Diese Rolle gilt dabei weniger als ersetzbar denn als Ergänzung zur KI, nicht zuletzt weil hier die Technik selbst umgesetzt und betreut wird.
Die Unterstützung läuft schneller und paralleler, das Anlernen verschiebt sich in die Echtzeit-Hilfe.
Beim Unterstützen von IT-Nutzern greift KI direkt in die Bearbeitung ein: Anfragen werden schneller gelöst und mehrere lassen sich zugleich betreuen — im Schnitt rund 14 % mehr erledigte Anliegen pro Stunde, für Einsteiger deutlich mehr, für erfahrene Kräfte kaum. Auffällig ist, wie sich das Anlernen verschiebt: Statt der wöchentlichen Rückmeldung durch Vorgesetzte kommen die Hinweise zunehmend in Echtzeit aus dem System. Zugleich zeigt sich in den Beschäftigtenzahlen, dass gerade die jüngsten Berufseinsteiger in solchen Rollen seit einigen Jahren zurückgehen.
Zuletzt geprüft 2026-07-19
Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Akademische und vergleichbare Fachkräfte für Datenbanken und Netzwerke, anderweitig nicht genannt · 2529
Not Exposed 2330 Secondary Education Teachers 0.3 0.07 Not Exposed 2352 Special Needs Teachers 0.28 0.1 Not Exposed 2341 Primary School Teachers 0.26 0.09
the lowest category of Not Exposed occupations, where GenAI currently has no observable potential to automate tasks. Occupations where most tasks remain relatively unaffected by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score.
Minimal Exposure 2310 University and Higher Education Teachers 0.37 0.12 Minimal Exposure 2320 Vocational Education Teachers 0.35 0.12 Minimal Exposure 2359 Teaching Professionals Not Elsewhere Classified 0.33 0.1
Gradient 2 2356 Information Technology Trainers 0.47 0.1 Gradient 2 2424 Training and Staff Development Professionals 0.41 0.09 Gradient 1 2351 Education Methods Specialists 0.39 0.11
Generative AI can assist in maintaining documentation by generating templates, formatting, and summarizing information, which supports automation of routine documentation tasks. However, nuances in class content, individual student progress, and teacher observations require human oversight, limiting full automation potential. While generative AI can suggest ideas and develop thematic activities based on input parameters, organizing such activities requires an understanding of group dynamics, spontaneous decision-making, and the ability to adjust plans based on participant interactions and preferences. AI can assist in planning and offering content ideas, but human oversight remains necessary to ensure engagement and safety
Additionally, 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.
The clearest impact is on support work, software development, and marketing. […] software developers using GitHub Copilot completed 26% more pull requests (Cui et al., 2025) / experienced open-source developers became 19 percent slower when using AI assistance, with a disconnect between how helpful the developers thought the tools were and how they actually performed (Becker et al., 2025).
Panel B in Figure 4.5 shows the results for the subgrouping computer programming, which was the sub-group of digital skills associated with one of the largest declines in skill demand. On average, the share of vacancies posting skills grouped in the computer programming sub-grouping declined by a little under one percentage point for a one standard deviation increase in establishment-level AI exposure. / Recent research suggests that AI can greatly aid in the speed and efficacy of basic computer programming (Peng et al., 2023[7]), so a decline in demand for these skills is not necessarily unexpected.
In the United States, normalized headcount trends for both occupations show that employment among the youngest workers (ages 22–25) has declined since 2022, even as headcount for older age groups continues to grow […] By September 2025, employment for software developers ages 22–25 had fallen close to 20% from its 2022 peak. / does not point to broad, uniform displacement.
Anticipated reductions are highest in service operations, supply chain, and software engineering. Across nearly all functions, anticipated decreases outpaces those already observed.
Gradient 3 2522 Systems Aministrators 0.57 0.05 / Gradient 3 2523 Computer Network Professionals 0.52 0.06 / Gradient 3 3514 Web Technicians 0.53 0.12
Exposed: Gradient 3 (Significant exposure, high task variability) 0.5 ≤ μ < 0.6 and μ + σ ≥ 0.5 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 captures occupations where a significant portion of tasks are consistently exposed to GenAI, signaling growing automation risks and requiring adaptation strategies for workers
Gradient 2 3512 Information and Communications Technology User Support Technicians 0.47 0.19 / Gradient 2 3511 Information and Communications Technology Operations Technicians 0.43 0.13 / Gradient 2 3513 Computer Network and Systems Technicians 0.43 0.08 / 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.
Minimal Exposure 3522 Telecommunications Engineering Technicians 0.45 0.04 / 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
While many of these occupations fall within gradient 3 and 4, one must consider that these roles are deeply intertwined with digital technologies, and indeed, many of these occupations have emerged as a result of technological advancements. 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. / A key question – largely dependent on the policies shaping this evolution – is to what extent these jobs can retrain and retain existing workers, rather than drive labor churn through workforce replacement and the recruitment of typically younger specialists
Gradient 2 2511 Systems Analysts 0.49 0.05 Gradient 3 2519 Software and Applications Developers and Analysts Not Elsewhere Classified 0.55 0.16 Gradient 3 2521 Database Designers and Administrators 0.57 0.08
Additionally, 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.
We use the term 'AI Integrator' to refer to specialized workers whose job is to adapt or develop customized AI applications for their firms. […] 'The AI Integrator bridges the gap between cutting-edge artificial intelligence technologies and real-world organizational processes. This role focuses on identifying where AI tools can be deployed effectively, adapting them to existing workflows, and ensuring smooth adoption across teams. The AI Integrator combines technical fluency in AI systems with a strong understanding of business needs, user behavior, and change management.'
Because our model emphasizes the labor-substituting effects of AI at the task level, we exclude 2-digit SOC 15 (Computer and Mathematical occupations), since these are by far the most likely broad occupation group to be tagged as AI implementers, representing about 50% of all AI integrator positions in our data. These workers, even if not directly developing AI, likely implement and maintain the software and hardware necessary for its use—and hence their labor input is plausibly complementary to AI adoption.
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).
Gradient 2 3512 Information and Communications Technology User Support Technicians 0.47 0.19
Access to the tool increases productivity, as measured by issues resolved per hour, by 14% on average, including a 34% improvement for novice and low-skilled workers but with minimal impact on experienced and highly skilled workers.
Column 1 documents a 3.8 minute decrease in the average duration of customer chats, a 9% decline from the baseline mean […] Column 2 indicates a 0.37 unit increase in the number of chats that an agent can handle per hour. Relative to a baseline mean of 2.6, this represents an increase of roughly 14%. […] The fact that we find a stronger effect on this outcome suggests that AI enables agents to both speed up chats and multitask more effectively. Column 3 of Table 3 indicates a small 1.3 percentage point increase in chat resolution rates, significant at the 10% level. This effect is economically modest
Prior to the deployment of AI-assistance, agents only received training from managers during brief weekly coaching sessions. […] In contrast, AI assistance provides workers with specific, actionable suggestions in real time. Our findings suggest that this can play a useful role in supplementing existing on-the-job training programs.
Recent employment data for software developers and customer service roles reveals a generational pattern (Brynjolfsson et al., 2025). In the United States, normalized headcount trends for both occupations show that employment among the youngest workers (ages 22–25) has declined since 2022, even as headcount for older age groups continues to grow
Entwicklung und Nutzerunterstützung im IT-Umfeld verschieben sich messbar; für das Betreiben und Absichern von Datenbanken und Netzen liegt nur ein Expositionswert vor.
Für ISCO 2529 weist die ILO Gradient 2 aus (Mittelwert 0,49, Streuung 0,06) — eine Stufe unter Systemadministration (2522: 0,57) und Netzwerk-Fachkräften (2523: 0,52), und wegen der niedrigen Streuung breit über den Aufgabenmix verteilt statt auf einzelne Ausreißer konzentriert. Inhaltlich belegte Verschiebungen gibt es nur für die Nachbartätigkeiten: in der Softwareentwicklung +26 % Pull Requests mit GitHub Copilot, dem im selben Absatz ein Gegenbefund von −19 % Verlangsamung bei erfahrenen Open-Source-Entwicklern gegenübersteht, und in der IT-Nutzerunterstützung +14 % gelöste Anliegen pro Stunde, aufgeschlüsselt in +34 % bei Neulingen und „minimal impact" bei erfahrenen Kräften, bei nur 1,3 Prozentpunkten mehr Lösungsquote. Für den Kern dieser Rolle sagt keine Korpusquelle, was sich verschiebt; die ILO stellt zudem selbst klar, dass ihre Werte Potenzial messen und „dös not imply the immediate automation of an entire occupation".
„Systeme absichern" wird hier nicht behandelt — dazu liegt keine inhaltliche Quelle vor, nur der Expositionswert.
Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.
Diese Seite beschreibt Weitere Datenbank- und Netzwerkberufe allgemein — mit Tätigkeiten wie „Unterricht und Schulungen planen und durchführen“ oder „Software entwickeln, pflegen und Systeme absichern“.
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): Weitere Datenbank- und Netzwerkberufe — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/weitere-datenbank-und-netzwerkberufe
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Wie diese Aussagen entstehen — Methodik & Evidenzklassen · Datensatz Version 1.0