Schon 2023 sagte Elon Musk: «There will come a point where no job is needed.» Und dieses Jahr erklärt Bill Gates: «AI will replace doctors, teachers and more professionals in the next 10 years, making humans unnecessary for most things.» Solche Zitate schüren Nervosität – auch am Arbeitsmarkt. Während von früheren Automatisierungswellen vor allem Fabrikarbeiter betroffen waren, richtet sich der Blick heute auf gut ausgebildete Büroangestellte, Lehrpersonen oder sogar Juristinnen. Der Grund: die rasanten Fortschritte bei generativer Künstlicher Intelligenz (KI) – besonders bei grossen Sprachmodellen («Large Language Models») wie ChatGPT, Gemini oder Claude.

Doch was bedeutet das konkret für die Jobs in der Schweiz? Welche Berufe geraten unter Druck? Welche könnten sogar profitieren? Wir haben unsere frühere Analyse zu KI mit einem spezifischen Fokus auf Sprachmodelle und aktualisierten Daten aus der Schweiz neu geschätzt. Das Ergebnis zeigt ein differenziertes Bild: Weder droht ein flächendeckender Jobverlust, noch sind die Sorgen unbegründet. Die Wahrheit liegt – wie so oft – dazwischen.

Zwei Fragen entscheiden über die Zukunft eines Berufs

Sprachmodelle wie ChatGPT werden mit riesigen Textmengen darauf trainiert, natürliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Sie können Texte zusammenfassen, E-Mails formulieren, Verträge analysieren oder Programmcodes entwickeln. Das macht sie zum perfekten Werkzeug für viele Tätigkeiten, die bisher gut ausgebildeten Menschen vorbehalten waren. Ihr Einfluss ist dort besonders spürbar, wo mit Sprache, Wissen und Information gearbeitet wird – also in Büros, Kanzleien, Schulen oder der Beratung. Kein Wunder also, dass die Frage nach der «Job-Sicherheit» neu gestellt wird.

Wie genau Sprachmodelle die Arbeitswelt verändern werden, weiss heute niemand. Unsere Analyse versteht sich daher weniger als Prognose, sondern als Momentaufnahme – basierend auf dem heutigen Stand der Technik und gesellschaftlichen Einstellungen. Um systematisch zu erfassen, welche Berufe besonders betroffen sind, betrachten wir zwei zentrale Dimensionen:

1. Wie stark ist ein Beruf technisch von Sprachmodellen betroffen?

Hier geht es um das reine Potenzial: Inwiefern können die Fähigkeiten, die ein Beruf erfordert, durch ein Sprachmodell abgedeckt werden? Gemeint ist damit nicht, ob ein gesamter Job ersetzt wird, sondern ob einzelne Aufgaben innerhalb eines Jobs theoretisch von einem Sprachmodell übernommen werden könnten.

Beispiel: Ein Callcenter-Agent beantwortet täglich Dutzende ähnliche Anfragen. Ein Sprachmodell kann diese Antworten in Sekundenschnelle formulieren – oft schneller, konsistenter und sogar in mehreren Sprachen. Entsprechend hoch ist die technische Betroffenheit.

Anders bei einem Coiffeur oder einer Physiotherapeutin: Diese Berufe erfordern manuelle Geschicklichkeit, direkte Interaktion mit dem Menschen vor Ort – also Kompetenzen, die Sprachmodelle grundsätzlich nicht beherrschen. Die Betroffenheit ist hier gering.

2. Wie sehr wollen (oder können) wir Aufgaben an KI delegieren?

Die zweite Dimension ist subtiler, aber nicht weniger wichtig. Selbst wenn eine Tätigkeit technisch durch ein Sprachmodell machbar wäre: Sind wir als Gesellschaft, als Kunden, als Patienten, als Bürger überhaupt bereit, diese Aufgabe der Maschine zu überlassen?

Beispiel: Ein Sprachmodell kann medizinische Diagnosen vorschlagen – auf Basis von Studien, Leitlinien und Fallvergleichen. Doch wollen wir, dass ein Algorithmus über unsere Therapie entscheidet? Die meisten Menschen vertrauen bei gesundheitlichen Fragen – zumindest im Moment noch – lieber einem Arzt oder einer Ärztin und nicht einer Maschine. Auch wenn der Computer vielleicht sachlich recht hat, fehlt das Vertrauen, die persönliche Ansprache, das Abwägen im Einzelfall.

Dasselbe gilt für Richterinnen, Lehrer, Sozialarbeiter: Ihre Aufgaben sind oft mit moralischer Verantwortung, sozialem oder psychologischem Gespür verbunden. Selbst wenn Sprachmodelle unterstützen können, scheitert der Einsatz oft an unserer Bereitschaft, Verantwortung zu delegieren.

Diese Bereitschaft zur Delegation ist kein fixer Wert. Sie kann sich mit der Zeit verändern – etwa wenn Systeme verlässlicher werden oder wenn sich unser gesellschaftliches Verständnis von Verantwortung verschiebt.