Risiko vs. Gehalt
Automatisierungsrisiko auf der horizontalen Achse (0–100), Mediangehalt auf der vertikalen. 83 Berufe mit Gehaltsdaten — die Wolke zeigt Hochrisiko-Rollen auf jeder Einkommensstufe.
Presse
Daten, Diagramme und Methodik für Journalisten, die über KI und die Zukunft der Arbeit berichten. Alles auf dieser Seite ist frei nutzbar — mit Quellenangabe.
83 Berufe im Index, zuletzt aktualisiert 9. August 2026. Werte basieren auf O*NET, BLS und der KI-Expositionsforschung von Anthropic — siehe Methodik.
Kurzüberblick
Der Job Risk Index bewertet 83 Berufe auf einer Skala von 0 bis 100 danach, wie viel ihrer täglichen Arbeit KI-Automatisierung heute oder in naher Zukunft übernehmen könnte. Die Werte basieren auf O*NET-Aufgabendaten, Beschäftigungs- und Gehaltszahlen des U.S. Bureau of Labor Statistics und der KI-Expositionsforschung von Anthropic — kombiniert mit unserer eigenen wöchentlichen Erfassung von Stellenausschreibungen.
Die am stärksten exponierten Berufe drehen sich um routinemäßige Datenarbeit und repetitive Bürotätigkeiten; die am wenigsten exponierten setzen auf Urteilsvermögen, physische Präsenz und Beziehungen. Das mediane Risiko der zehn am stärksten exponierten Berufe liegt bei 90/100 (Kritisch).
Sektoren mit viel Routine-Datenarbeit führen das Ranking an; das Nachfragesignal dieser Seite stammt aus unserer eigenen Erfassung (job boards und öffentliche ATS-Boards), nicht aus Schätzungen des Suchvolumens. Durchschnittliches beobachtetes Nachfragewachstum über die Berufe mit Signal: +214%. Zuletzt aktualisiert: 9. August 2026.
Datenschnappschuss
Direkt aus dem Live-Datensatz, in derselben Reihenfolge wie im Daten-Hub: Rang, Beruf, Risikowert, Stufe, Zeithorizont und Mediangehalt. Das vollständige CSV ist einen Klick entfernt.
| Rang | Beruf | Risiko | Stufe | Zeithorizont | Mediangehalt |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Datenerfassungs-SachbearbeiterVerwaltung | 98 | Kritisch | 0-2 Jahre | $41,340 |
| 02 | BankkassiererFinanzen | 95 | Kritisch | 0-2 Jahre | $43,030 |
| 03 | TelefonverkäuferVerwaltung | 95 | Kritisch | 0-2 Jahre | $35,450 |
| 04 | EinzelhandelskassiererEinzelhandel & Vertrieb | 90 | Kritisch | 0-2 Jahre | $32,880 |
| 05 | SteuerberaterFinanzen | 90 | Kritisch | 0-2 Jahre | $54,920 |
| 06 | LagerarbeiterLogistik & Lager | 90 | Kritisch | 0-2 Jahre | $40,240 |
| 07 | ÜbersetzerKreativ | 88 | Kritisch | 0-2 Jahre | $60,170 |
| 08 | SicherheitskraftHandwerk | 87 | Kritisch | 0-2 Jahre | $38,020 |
| 09 | ComputernetzwerkarchitektTechnologie | 86 | Kritisch | 0-2 Jahre | $134,050 |
| 10 | VersicherungsunderwriterFinanzen | 85 | Kritisch | 0-2 Jahre | $81,370 |
Gehaltsspannen (p25/p75) für 79 Berufe gibt es im Gehalts-CSV, aktualisiert 10. Aug. 2026.
Einbettbare Diagramme
Jedes Diagramm auf der Diagrammseite wird aus dem Live-Datensatz erzeugt. Kopieren Sie den iframe-Code, um es zu veröffentlichen, oder verlinken Sie direkt auf das Diagramm.
Automatisierungsrisiko auf der horizontalen Achse (0–100), Mediangehalt auf der vertikalen. 83 Berufe mit Gehaltsdaten — die Wolke zeigt Hochrisiko-Rollen auf jeder Einkommensstufe.
Mittlerer Automatisierungswert pro Kategorie — von Sektoren mit Routine-Datenarbeit bis zu denen, die auf physische Präsenz und Urteilsvermögen setzen.
Verteilung der Expositionsstufen über den gesamten Index — wie viele Berufe aktuell gering, mittel, hoch oder kritisch sind.
Median des wöchentlichen Nachfrageindex (Basis 100) über die beobachteten Berufe — dasselbe Marktsignal, das jede Ficha speist. Letzte 2 Wochen mit ausreichender Abdeckung.
Top-5-Berichte
Einseitige, datenbasierte Berichte aus dem Live-Datensatz — Diagramm einbetten oder Tabelle zitieren, frei mit Quellenangabe.
Editorial-Listicles
Ausführliche redaktionelle Listicles auf Grundlage des Index — frei zitierbar mit Quellenangabe.
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Alles, was Sie brauchen, um den Job Risk Index korrekt zu referenzieren: das Zeichen, die Social Card, die Palette und unser Schreibstil.
Monochrome Palette, kantige Geometrie, ein Limettenton als Akzent für Calls to Action — dieselbe redaktionelle Stimme wie im restlichen Angebot. So bauen wir den Index:
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