Der Kern dieser Arbeit ist Spezialisierung: sehr genaues Fachwissen für ein eng abgestecktes technisches Feld. Das kann ein künstliches Organ sein, eine Linse für ein optisches Gerät oder die Sicherheitshülle eines Reaktorkerns – die Aufgabe wechselt völlig, die Herangehensweise bleibt gründlich und sicherheitsorientiert.
In dieser Gruppe stecken Ingenieure mit sehr speziellem Fachwissen – von medizinischer Technik über Optik bis zu Kernkraft und Sprengstoffen.
Diese Berufsgattung umfasst Ingenieurfachkräfte, die nicht anderswo in der Berufsuntergruppe 214: Ingenieure (ohne Elektrotechnik) oder in der Berufsuntergruppe 215: Elektrotechnikingenieure eingeordnet sind. Sie umfasst beispielsweise jene, die technische Verfahren und Lösungen zu Arbeitsplatzsicherheit, Biomedizintechnik, Optik, Materialien, Kernkrafterzeugung und Sprengstoffen erforschen, dazu beraten oder diese entwickeln. In solchen Fällen würden die Aufgaben Folgendes umfassen - (a) Anwendung technischer Kenntnisse auf die Konstruktion, Entwicklung und Bewertung biologischer und gesundheitsbezogener Systeme und Produkte wie künstliche Organe, Prothesen und Instrumentierung; (b) Konstruktion von Geräten für verschiedene medizinische Verfahren und Bildgebungssysteme wie Magnetresonanztomographie sowie von Geräten zur Automatisierung von Insulininjektionen oder zur Steuerung von Körperfunktionen; (c) Konstruktion von Komponenten optischer Instrumente wie Linsen, Mikroskope, Teleskope, Laser, optische Plattensysteme und andere Geräte, die die Eigenschaften des Lichts nutzen; (d) Konstruktion, Erprobung und Koordinierung der Entwicklung von Explosivmunitionsmaterial zur Erfüllung militärischer Beschaffungsspezifikationen; (e) Konstruktion und Überwachung des Baus und Betriebs von Kernreaktoren und Kraftwerken sowie von Systemen zur Wiederaufbereitung und Rückgewinnung von Kernbrennstoffen; (f) Konstruktion und Entwicklung von Kernanlagen wie Reaktorkernen, Strahlenschutzabschirmungen sowie zugehöriger Instrumentierung und Steuerungsmechanismen; (g) Bewertung von Schäden und Bereitstellung von Berechnungen für Bergungseinsätze auf See; (h) Untersuchung und Beratung zu technischen Aspekten bestimmter Fertigungsprozesse, etwa im Zusammenhang mit Glas, Keramik, Textilien, Lederwaren, Holz und Druck; (i) Identifizierung potenzieller Gefahren sowie Einführung von Sicherheitsverfahren und -vorrichtungen. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Biomedizintechniker - Ingenieur für Explosivmunition - Ingenieur für Bergungseinsätze auf See - Werkstoffingenieur - Ingenieur für Kernkrafterzeugung - Optikingenieur - Baukostenberater - Sicherheitsingenieur - Ingenieur für Zeit- und Bewegungsstudien Einige verwandte, anderswo eingeordnete Berufe: - Wirtschafts- und Produktionsingenieure - 2141 - Umweltschutzingenieure - 2143 - Vermessungsingenieur - 2165 Anmerkungen: Es ist anzumerken, dass Biomedizintechniker zwar zutreffend in dieser Berufsgattung zusammen mit anderen Ingenieurfachkräften eingeordnet sind, jedoch als integraler Bestandteil der Gesundheitsberufe gelten, zusammen mit den Berufen, die in der Berufshauptgruppe 22: Fachkräfte im Gesundheitswesen sowie weiteren, in mehreren anderen Berufsgattungen der Berufshauptgruppe 2: Akademische Fachkräfte eingeordneten Berufen.
Akustikingenieur · Akustikingenieur/Akustikingenieurin · Akustikingenieurin · Application-Engineer · Applikationsingenieur · Applikationsingenieurin · Baukalkulator · Baukalkulator/Baukalkulatorin · Baukalkulatorin · Baukostensachverständige · Baukostensachverständiger · Bioingenieur · +221 weitere
Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 2149.
Das Auswerten und Interpretieren von Daten bekommt einen neuen Gegenstand — die maschinell erzeugte Analyse; Planen und Sicherheitsprüfung sind uneinheitlich bis widersprüchlich belegt.
Weitere Ingenieure liegt im mittleren Bereich — von Fahrzeugreiniger · am wenigsten bis Datenerfasser · am stärksten betroffen.
| Eigene Auswertung | ILO-Einstufung | In der Berufsgruppe |
|---|---|---|
| Mittelfeld von 411 Berufen | nicht von generativer KI berührt | Von 24 verglichenen Berufen sind 2 weniger betroffen als dieser. Gruppe: Naturwissenschaft & Ingenieurwesen |
Ähnlich eingeordnet: Akademische und vergleichbare Geburtshilfefachkräfte · Bauingenieure · Lehrkräfte im Sekundarbereich
Experimente, Tests und Feldanalysen — eine tragende Säule dieser Arbeit — hat bislang keine Untersuchung betrachtet, und auch Konstruktions- und Simulationssoftware taucht in den ausgewerteten Quellen nicht auf. Daraus folgt weder, dass die Arbeit betroffen ist, noch das Gegenteil — es lässt sich schlicht noch nichts Belastbares sagen. Ein Bereich, der den Blick lohnt, sobald erste Untersuchungen dazu vorliegen.
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
Beim Planen, Konstruieren und Sicherstellen von Sicherheitsstandards stehen zwei Messungen gegeneinander: Die eine sieht den Beruf nicht betroffen, ohne dass auch nur einzelne Teilaufgaben herausragen, eine Auswertung von US-Firmendaten dagegen einen deutlichen Rückgang auf Aufgabenebene, netto rund ein Prozent Beschäftigungsanteil über fünf Jahre — welcher Befund trägt, ist nicht entscheidbar, weil beide Unterschiedliches messen. Klarer liegt der auswertende Teil der Arbeit: Berufe, die Daten, Trends und Ergebnisse analysieren, zählen zu den am stärksten betroffenen, und automatisierte Auswertung — Systeme, die Trends und Ursachen ohne manuelles Graben auffinden — ist der über nahezu alle Branchen verbreitetste KI-Einsatz überhaupt. Die Fähigkeit, solche Auswertungen zu deuten, wird dadurch aber nicht ersetzt, sondern wichtiger: Der Schwerpunkt wandert vom Erzeugen der Analyse zum Beurteilen der maschinell erzeugten Analyse. Beim Sicherstellen von Vorschriften verschiebt sich nur der dokumentenseitige Teil und nur im Finanzsektor, während die Begehung und Zustandsprüfung vor Ort als nicht betroffen gemessen ist.
Zu dieser Aufgabe liegt noch keine belastbare Untersuchung vor.
Wie sich das Durchführen von Experimenten, Tests und Feldanalysen entwickelt, lässt sich noch nicht belastbar sagen — es ist einer der größten blinden Flecken der verfügbaren Untersuchungen. Vermutlich verschieben sich vor allem das Auswerten und Dokumentieren der Versuche, während die praktische Durchführung und Probennahme am Objekt stärker menschlich bleiben; der wertbildende Kern könnte in Versuchsdesign und Ergebnisbeurteilung wandern. Das ist aber eine begründete Vermutung, kein Befund.
Das maschinelle Auswerten von Daten übernimmt zunehmend die KI, das Deuten der Ergebnisse wird wichtiger.
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.
Das Prüfen von Regeln an Daten und Dokumenten verschiebt sich, die Kontrolle vor Ort bleibt.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Das Auswerten von Daten und Vorschriften auf Verstöße gehört zu den Aufgaben, die KI heute am deutlichsten mitübernimmt — vor allem in Finanzdienstleistungen, wo der Einsatz bereits hoch ist, während er in anderen Branchen noch niedrig bleibt. Wo die Aufgabe stärker von KI berührt wird, geht die Arbeitsnachfrage etwas zurück, im Ganzen bleibt der Beschäftigungseffekt aber moderat, weil die Produktivität an anderer Stelle wieder Nachfrage schafft. Die Prüfung der Sicherheit direkt vor Ort dagegen bleibt Sache der Menschen.
Das Erstellen und Auswerten technischer Pläne wird von der aktuellen KI bislang kaum verändert.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Ob technische Zeichner, Ingenieure und Ingenieurtechniker oder Architekten — in den vorliegenden Einschätzungen liegt diese Tätigkeit durchgängig im unteren Bereich der KI-Berührung. Das Anfertigen und Auswerten von Plänen und Zeichnungen ruht offenbar auf Aufgaben, die die heutige KI nur am Rand erreicht. Für die Zukunft ist damit nichts ausgeschlossen, doch bislang zeigt sich hier kaum Bewegung.
Beim Planen und Konstruieren technischer Anlagen verschieben sich einzelne Felder deutlich, andere bleiben stabil — Betroffenheit heißt hier nicht Ersetzbarkeit.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Das Bild teilt sich nach Feld: In der elektronik- und nachrichtentechnischen Anlagenplanung ist der Aufgabenmix wirklich gemischt — manches lässt sich mit KI erledigen, vieles nicht —, während die mechanische, elektrische und bauliche Anlagenplanung als kaum berührt und stabil gilt. Realisierte Arbeitsmarktdaten zählen die Ingenieurfelder zu den stärker unter Druck stehenden Gruppen, mit einem Rückgang des Beschäftigungsanteils von rund zwei Prozent über fünf Jahre durch Verlagerung auf Aufgaben-Ebene, nur teils ausgeglichen. Zugleich betonen die Untersuchungen ausdrücklich: Hohe Berührung heißt, dass viele Aufgaben mit KI erledigt werden könnten — nicht, dass der Beruf verschwindet.
Die technische Zuarbeit verschiebt sich — Berechnung und Simulation gehen schneller, das fachliche Einordnen bleibt gefragt.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
KI übernimmt zunehmend rechenintensive Teilaufgaben: Statt langsamer Simulationen liefert sie schnelle Schätzungen, sodass Designzyklen kürzer werden und mehr Varianten digital durchgespielt werden können, bevor ein Prototyp entsteht. In ingenieurnahen Berufen zeigt sich das bereits am Arbeitsmarkt — der Beschäftigungsanteil geht über fünf Jahre um knapp 2 % zurück, weil einzelne Aufgaben ersetzbar werden und das nur teilweise durch neue Anforderungen ausgeglichen wird. Das Zuarbeiten selbst bleibt, verlagert sich aber vom reinen Rechnen hin zum Prüfen und Einordnen der Ergebnisse.
Zuletzt geprüft 2026-07-19
Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Ingenieure, anderweitig nicht genannt · 2149
Kein Einzelbeleg — als „nicht untersucht" eingestuft.
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.
Collect and analyze data to detect deficient controls, duplicated effort, extravagance, fraud, or non-compliance with laws, regulations, and management policies. / Assess credit risk and provide regulatory compliance across different lines of business.
Tasks with higher AI exposure subsequently experience reduced labor demand. […] Despite strong substitution at the task level, overall employment effects are modest, as reduced demand in exposed occupations is offset by productivity-driven increases in labor demand at AI-adopting firms.
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. Financial services were an exception; they reported high use in risk and compliance functions, which are more central to their core operations.
Not Exposed 3257 Environmental and Occupational Health Inspectors and Associates 0.24 0.04 / Not Exposed 2263 Environmental and Occupational Health and Hygiene Professionals 0.28 0.05
Minimal Exposure 3118 Draughtspersons 0.35 0.11
Not Exposed 2144 Mechanical Engineers 0.32 0.07 / Not Exposed 2151 Electrical Engineers 0.31 0.08 / Not Exposed 2142 Civil Engineers 0.3 0.06 / Not Exposed 2149 Engineering Professionals Not Elsewhere Classified 0.3 0.08 / Not Exposed 3112 Civil Engineering Technicians 0.28 0.07 / Not Exposed 3113 Electrical Engineering Technicians 0.27 0.05 / Not Exposed 3115 Mechanical Engineering Technicians 0.26 0.08
Minimal Exposure 2161 Building Architects 0.37 0.08 / Minimal Exposure 2162 Landscape Architects 0.37 0.08
Gradient 2 2153 Telecommunications Engineers 0.48 0.12 / Gradient 2 2152 Electronics Engineers 0.42 0.13
Not Exposed 2144 Mechanical Engineers 0.32 0.07 / Not Exposed 2151 Electrical Engineers 0.31 0.08 / Not Exposed 2142 Civil Engineers 0.3 0.06 / Not Exposed 2149 Engineering Professionals Not Elsewhere Classified 0.3 0.08
The most adversely affected occupations are in business, financial, and engineering fields, which see declines of nearly 2% in their employment share over five years. / These losses reflect strong substitution at the task level, only partly offset by complementarities and firm-level increases in labor demand. / Architecture and Engineering 17 -6.64 2.52 2.83 -1.29 9.16
Lane (2024 [16]) shows that on average across OECD Member countries, ‚IT professionals‘, ‚Business professionals‘, ‚Managers‘, ‚Chief executives‘ and ‚Science and engineering professionals‘ are the occupations most exposed to AI
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.
Not Exposed 3112 Civil Engineering Technicians 0.28 0.07 […] Not Exposed 3113 Electrical Engineering Technicians 0.27 0.05 […] Not Exposed 3115 Mechanical Engineering Technicians 0.26 0.08
Minimal Exposure 3118 Draughtspersons 0.35 0.11 Minimal Exposure 3114 Electronics Engineering Technicians 0.38 0.11 Minimal Exposure 3522 Telecommunications Engineering Technicians 0.45 0.04
The most adversely affected occupations are in business, financial, and engineering fields, which see declines of nearly 2% in their employment share over five years. […] These losses reflect strong substitution at the task level, only partly offset by complementarities and firm-level increases in labor demand.
in process automation and operational efficiency the most exposed tasks are linked to Sales Engineers and Other Engineering Technologists.
Models in this group replace slow physics simulations with fast learned estimates. Engineers feed them sensor logs or design files, and the models predict outcomes like fluid flow or material stress. This speeds up design cycles and lets teams test more options digitally before building prototypes.
Auswerten und Interpretieren von Daten bekommt einen neuen Gegenstand, Planen, Konstruieren und Sicherheitsprüfung sind uneinheitlich bis widersprüchlich belegt
Für diesen Ingenieurberuf weist die ILO sowohl beim Planen und Konstruieren technischer Anlagen als auch beim Sicherstellen von Vorschriften und Sicherheitsstandards denselben Wert von 0,30 bei einer Streuung von 0,08 aus und ordnet ihn der Kategorie „Not Exposed" zu, in der nach Lesart der Quelle nicht einmal einzelne Teilaufgaben herausragen — dem steht ein Gegenbefund aus US-Firmendaten gegenüber, der für Architektur- und Ingenieurberufe eine starke negative Substitutionskomponente auf Aufgabenebene von −6,64 misst, die durch Umschichtung auf weniger exponierte Aufgaben (+2,52) und Firmenwachstum (+2,83) nur teilweise aufgefangen wird und netto −1,29 Prozent Beschäftigungsanteil über fünf Jahre ergibt; welcher der beiden Befunde trägt, ist aus dem Korpus heraus nicht entscheidbar, weil die Messgegenstände sich unterscheiden. Deutlich klarer liegt der auswertende Teil der Arbeit: Die Berufe, die Daten, Trends und Ergebnisse analysieren, liegen mit 0,55 bis 0,64 in den oberen Expositionsgradienten, und „Business Intelligence Insights" ist laut US-Firmendaten der über nahezu alle Sektoren verbreitetste KI-Anwendungscluster überhaupt — Systeme, die Trends und Ursachen „ohne manuelles Graben" auffinden —, während die OECD aus Betriebsbefragungen berichtet, dass Analyse- und Interpretationsfähigkeit dadurch nicht ersetzt, sondern wichtiger wird; der Schwerpunkt wandert also vom Erzeugen der Auswertung zum Beurteilen der maschinell erzeugten Auswertung. Beim Sicherstellen von Vorschriften ist eine Verschiebung nur für den dokumentenseitigen Teil und nur im Finanzsektor belegt, wo die Compliance-Funktion KI intensiv nutzt, während die Aufnahme in den meisten anderen Sektoren ausdrücklich niedrig bleibt, und die feldseitige Begehung und Zustandsprüfung ist gemessen und als nicht exponiert eingestuft (Arbeits- und Umweltinspektoren 0,24 bei einer Streuung von 0,04).
Für Experimente, Tests und Feldanalysen — eine tragende Tätigkeit dieser Rolle — liegt in keiner der Korpusquellen eine Untersuchung vor, und CAD-, Simulations- und Konstruktionssoftware kommt in allen zehn Volltexten nicht vor; daraus folgt weder Betroffenheit noch Unbetroffenheit.
Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.
Diese Seite beschreibt Weitere Ingenieure allgemein — mit Tätigkeiten wie „Experimente, Tests und Feldanalysen durchführen“ oder „Daten, Trends und Ergebnisse analysieren und interpretieren“.
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): Weitere Ingenieure — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/weitere-ingenieure
Maschinenlesbare Fassung dieser Seite: Markdown
Wie diese Aussagen entstehen — Methodik & Evidenzklassen · Datensatz Version 1.0