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Methodik / Methodology

Dieses Tool visualisiert die KI-Exposition des deutschen Arbeitsmarktes anhand der KldB 2010 (Klassifikation der Berufe) mit Daten der Bundesagentur für Arbeit, Destatis und Eurostat.

This tool visualizes the AI exposure of the German job market using the KldB 2010 (Classification of Occupations) with data from the Federal Employment Agency, the Federal Statistical Office, and Eurostat.

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Berufe / Occupations

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Beschäftigte / Employed

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Ø KI-Exposition / Avg AI Exposure

Datenquellen / Data Sources

Quelle / Source	Daten / Data	Lizenz / License
Bundesagentur für Arbeit	KldB 2010, Entgeltatlas, Engpassanalyse	DL-DE/BY-2.0
Destatis (GENESIS)	Erwerbstätige nach Berufsgruppen	DL-DE/BY-2.0
Eurostat	EU-weite Beschäftigungsstatistiken (ISCO-08)	Eurostat Copyright
OpenAI GPT-4o-mini	KI-Expositions-Scores (0–10) mit Begründung	—

KI-Expositions-Scoring / AI Exposure Scoring

Jeder Beruf wird von einem LLM (GPT-4o-mini) auf einer Skala von 0–10 bewertet. Das Scoring berücksichtigt:

Each occupation is scored by an LLM (GPT-4o-mini) on a 0–10 scale. The scoring considers:

Score	Bedeutung / Meaning	Beispiele / Examples
0–1	Minimal: Rein physische Arbeit	Dachdecker, Feuerwehr
2–3	Niedrig: Überwiegend physisch	Elektriker, Krankenpfleger
4–5	Moderat: Mix physisch/digital	Arzt, Polizist, Lehrer
6–7	Hoch: Überwiegend Wissensarbeit	Steuerberater, Manager
8–9	Sehr hoch: Fast rein digital	Softwareentwickler, Designer
10	Maximum: Routine-Datenverarbeitung	Dateneingabe, Telemarketing

Deutsche Besonderheiten / German Specificities

Der deutsche Arbeitsmarkt unterscheidet sich vom nordamerikanischen in mehrfacher Hinsicht:

Duales Ausbildungssystem: ~50% der Beschäftigten haben eine Berufsausbildung (vs. College-Abschluss in Kanada/USA)
Betriebsräte & Mitbestimmung: Stärkerer Arbeitnehmerschutz dämpft schnelle Umstrukturierungen
EU AI Act: Regulierung beeinflusst den Einsatz von KI in bestimmten Berufsfeldern
Fachkräftemangel: Deutschland hat in vielen Branchen einen strukturellen Arbeitskräftemangel
Industrie-Fokus: Stärkerer Anteil an Produktion und Fertigung als in angelsächsischen Ländern

Datenpipeline / Data Pipeline

Die Pipeline besteht aus folgenden Schritten:

fetch_kldb.py — Abruf der KldB-Berufsklassifikation
fetch_employment.py — Beschäftigungsdaten von Destatis
fetch_wages.py — Gehaltsdaten vom Entgeltatlas
fetch_outlook.py — Engpassanalyse der Bundesagentur
fetch_eurostat.py — EU-Vergleichsdaten von Eurostat
score_de.py — LLM-basierte KI-Expositions-Bewertung
build_site_data_de.py — Zusammenführung für das Frontend

EU-Kontext / EU Context

Deutschland stellt mit ~45,9 Mio. Erwerbstätigen etwa 21,5% der EU-Gesamtbeschäftigung (~213,7 Mio.). Die geschätzten KI-Expositionswerte im EU-Vergleich zeigen, dass Länder mit höherem Dienstleistungsanteil (z.B. Niederlande, Schweden) tendenziell höhere Durchschnittswerte aufweisen.