Wie verändert KI die Tätigkeit „Zählerstände ablesen und Verbrauch dokumentieren“?

Was wir über diese Tätigkeit wissen

Das Dokumentieren des Verbrauchs verschiebt sich, das Ablesen vor Ort bleibt vorerst menschlich.

Beim Ablesen und Dokumentieren von Zählerständen verschiebt sich vor allem der erfassende, dokumentierende Teil: In KI-nahen Betrieben ist die Nachfrage nach Erfassungs- und Ablagefertigkeiten messbar zurückgegangen. Das eigentliche Ablesen vor Ort bleibt dagegen stärker an den Menschen gebunden. Die Untersuchungen ordnen die Tätigkeit auf der untersten Stufe der Betroffenheit ein — mit erhöhtem Automatisierungspotenzial nur in einzelnen Teilschritten, nicht im Ganzen.

Diese allgemeine Einordnung ist keine Messung in jedem einzelnen Beruf.

Zugeordnete Berufe (4)

Eine fehlende Bewertung bedeutet nicht, dass die Tätigkeit nicht betroffen ist.

• Datenerfasser ISCO 4132 · belegt: verändert · geprüft
• Hauswarte ISCO 5153 · belegt: verändert · geprüft
• Steuerer von Energieerzeugungsanlagen ISCO 3131 · belegt: verändert · geprüft
• Zählerableser, Automatenbefüller und -kassierer ISCO 9623 · belegt: verändert · geprüft
  4 berufsnahe Formulierungen

  • Bei ungewöhnlichem Verbrauch die Ablesung überprüfen und mögliche Gründe dokumentieren
  • Festgelegte Routen abfahren, um Zählerstände abzulesen
  • Strom-, Gas- oder Wasserzähler ablesen und den Verbrauch erfassen
  • Zähler auf unbefugte Anschlüsse, Defekte und Beschädigungen kontrollieren

Belege und Herkunft (4)

• Der Kernberuf 9623 ist als exponiert klassifiziert — auf der untersten Stufe. Expositionsmodell · Berufsebene

  Gradient 1 9623 Meter Readers and Vending-machine Collectors 0.38 0.21

  Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · 2025 · ILO WP 140, Appendix Table A1 „ISCO-08 occupations by exposure gradient", PDF-S. 53 (gedruckt S. 50)

• Die Kategorie Gradient 1 bedeutet ausdrücklich: einzelne Teilaufgaben haben erhöhtes Automatisierungspotenzial, der Beruf insgesamt aber nicht. Expositionsmodell · Berufsebene

  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. While some tasks within these roles may have high automation potential, the occupation has many tasks that continue requiring human roles, aligning closely with the notion of augmentation in the old framework.

  Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · 2025 · ILO WP 140, Table 5 „GenAI Exposure Gradients: Definition and Interpretation", PDF-S. 41 (gedruckt S. 38); ergänzend Abschnitt zu Figure 16 / Exposure Gradients, PDF-S. 40 (gedruckt S. 37) [norm.]

• Die Nachfrage nach Erfassungs-/Dokumentationsfertigkeiten sinkt in KI-exponierten Betrieben — messbar. Realisierte Arbeitsmarktdaten · Betriebsebene

  Demand for clerical skills declined by slightly more than 2 percentage points for a one standard deviation increase in establishment-level AI exposure (Figure 4.3, Panel B). […] The most frequently demanded skills in clerical tasks are administrative suppo rt and record keeping, and this subgrouping includes the use of general office tools as well.

  Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14) · 2024 · OECD AI Papers No. 14, Abschnitt 4 / Figure 4.3, PDF-S. 36 [norm.]

• Gegenprobe: die anlagennahen Nachbarberufe sind nicht exponiert. Expositionsmodell · Berufsebene

  Not Exposed 3131 Power Production Plant Operators 0.28 0.11 Exposure 5153 Building Caretakers 0.27 0.16

  Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · 2025 · ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 58 (gedruckt S. 55) [3131]; PDF-S. 57 (gedruckt S. 54) [5153, Zeile der Kategorie „Minimal Exposure"]

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