
Eine bahnbrechende Studie von Microsoft Research hat den lange gehegten Glauben demontiert, dass hochqualifizierte, gut verdienende Berufe gegen Automatisierung immun seien. Die Forschung, die reale Nutzerinteraktionen mit generativer KI (Generative AI) analysierte, zeigt, dass Angestelltenrollen im Finanz- und Rechtswesen—insbesondere solche, die stark auf kognitive Verarbeitung und Texterzeugung angewiesen sind—jetzt am stärksten von technologischer Disruption bedroht sind.
Diese Verschiebung markiert einen grundlegenden Wendepunkt in der Geschichte der Arbeitsautomatisierung. Anders als frühere industrielle Revolutionen, die manuelle Arbeit und repetitive körperliche Aufgaben ins Visier nahmen, zielt die Welle der generativen KI direkt auf die "Wissensökonomie" ab. Laut den Ergebnissen von Microsoft ist ein Bachelor-Abschluss (Bachelor’s degree) kein Schutzschild mehr gegen Automatisierung; tatsächlich kann er ein Indikator für höhere Verwundbarkeit sein.
Was diese Studie von früheren theoretischen Arbeiten unterscheidet, ist ihre Abstützung auf empirische Daten. Anstatt nur zu schätzen, welche Aufgaben aufgrund von Stellenbeschreibungen automatisierbar sein könnten, analysierten Microsoft-Forscher über 200.000 anonyme Interaktionen mit Microsoft Copilot (vormals Bing Chat) im späten Jahr 2024 und 2025.
Durch die Zuordnung dieser realen Eingaben zum O*NET-Jobklassifikationssystem der US-Regierung berechnete das Team einen KI-Anwendbarkeits-Score (AI Applicability Score) für verschiedene Berufe. Dieser Score quantifiziert das Ausmaß, in dem die Kerntätigkeiten eines Berufs mit den aktuellen Fähigkeiten großer Sprachmodelle (Große Sprachmodelle, Large Language Models, LLMs) überlappen—insbesondere in Bereichen wie Informationsbeschaffung, Zusammenfassung, Inhaltserstellung und komplexer Datenanalyse.
Die Ergebnisse liefern das bislang klarste Bild der "KI-Expositionslandschaft" und identifizieren eine deutliche Korrelation zwischen hohen Bildungsanforderungen und hoher KI-Anwendbarkeit.
Die Studie hebt hervor, dass Berufe im Finanz- und Rechtssektor unverhältnismäßig stark in der Kategorie "hohe Exposition" vertreten sind. Diese Branchen basieren auf der Verarbeitung großer Informationsmengen, der Interpretation strukturierter Regeln und der Erzeugung präziser Texte—Fähigkeiten, die inzwischen zur Muttersprache generativer KI geworden sind.
Juristische Fachkräfte, insbesondere Paralegals und Rechtsanwaltsassistenten, weisen einige der höchsten KI-Anwendbarkeits-Scores auf. Die täglichen Arbeitsabläufe in diesen Rollen umfassen häufig:
Die Daten von Microsoft zeigen, dass Nutzer Copilot häufig genau für diese Aufgaben einsetzen und oft Ergebnisse in Sekunden erzielen, für die ein Mensch Stunden benötigen würde. Während hochrangige Strategiearbeit und Gerichtvertretung eindeutig menschlich bleiben, wird die „Schufterei“ des juristischen Berufs schnell an Algorithmen ausgelagert.
Ähnlich erlebt der Finanzsektor eine rasche Integration von KI in zentrale Arbeitsabläufe. Finanzanalysten und persönliche Finanzberater stellen fest, dass KI-Agenten komplexe Datensynthesen und Berichtserstellungen mit wachsender Genauigkeit durchführen können.
Die Studie weist darauf hin, dass Aufgaben wie Markttrendanalysen, Zusammenfassungen von Gewinnberichten und erste Anlageforschungen stark mit den Fähigkeiten von KI überlappen. Das bedeutet nicht zwangsläufig das Ende des Finanzanalysten, wohl aber eine radikale Umstrukturierung der Rolle von einem "Datenverarbeiter" zu einem "strategischen Interpreter".
Die Dichotomie zwischen den Berufen mit der höchsten KI-Exposition und denen mit der stärksten Abschirmung ist deutlich. Die folgende Tabelle veranschaulicht die Ergebnisse der Microsoft-Studie und kategorisiert Rollen basierend auf ihrem KI-Anwendbarkeits-Score.
Comparison of AI Exposure by Profession
| Profession Category | Specific Roles | Primary Risk Factor |
|---|---|---|
| High Exposure (White-Collar) | Finanzanalysten Paralegals & Rechtsanwaltsassistenten Technische Redakteure Managementanalysten |
Starke Abhängigkeit von Texterzeugung, Datensynthese und Informationsbeschaffung. |
| Moderate Exposure (Creative/Tech) | Softwareentwickler Grafikdesigner Marketingspezialisten HR-Koordinatoren |
Aufgaben beinhalten strukturierte Kreativität und Mustererkennung, oft durch KI unterstützt. |
| Low Exposure (Physical/Human) | Krankenschwestern & Pflegekräfte Elektriker & Klempner Dachdecker & Bauarbeiter Therapeuten |
Erfordert physische Präsenz, hohe Feinmotorik, Echtzeit-Empathie oder unstrukturierte Problemlösung. |
| Minimal Exposure (Specialized) | Köche & Küchenchefs Sportler Rettungsdienste |
Abhängig von Sinneswahrnehmungen und physischer Ausführung mit hohem Risiko. |
Die Forscher von Microsoft trennen sorgfältig zwischen "Exposition" und "Ersatz". Ein hoher KI-Anwendbarkeits-Score bedeutet, dass ein signifikanter Teil der Aufgaben eines Berufs von KI ausgeführt oder stark unterstützt werden kann. Das führt nicht automatisch zu Arbeitsplatzverlust.
Für viele hochqualifizierte Fachkräfte wird sich diese Exposition wahrscheinlich eher als Ergänzung (Augmentation) denn als Verdrängung manifestieren. Ein Anwalt, der KI zur Vertragsentwurf nutzt, wird nicht zwangsläufig ersetzt; erwartet wird vielmehr, dass er deutlich produktiver ist, was möglicherweise die Anzahl der benötigten Junior-Mitarbeiter in einer Kanzlei reduziert.
Das Risiko der "Aufgabenverdrängung" ist jedoch real. Wenn 80 % der Arbeit eines Junior-Analysten aus dem Zusammenfassen von Tabellen besteht—eine Aufgabe, die KI jetzt sofort erledigen kann—kann die Einstiegsebene dieser Karriereleiter faktisch verschwinden. Das schafft eine potenzielle "Erfahrungslücke", in der junge Fachkräfte Schwierigkeiten haben, die nötige Ausbildung zu erlangen, um zu Senior-Experten zu werden.
Die Studie stützt einen wachsenden Konsens in der KI-Community: Die dauerhaftesten Fähigkeiten des 21. Jahrhunderts sind diejenigen, die grundsätzlich menschlich sind.
Berufe, die "High-Touch"-Interaktion, emotionale Intelligenz und körperliche Anpassungsfähigkeit erfordern, bleiben weitgehend gegen die aktuelle Welle generativer KI abgeschirmt. Gesundheitsberufe, insbesondere solche mit direkter Patientenversorgung wie die Krankenpflege, erzielten einige der niedrigsten Anwendbarkeitswerte. Ebenso weisen Fachhandwerke, die das Navigieren in unvorhersehbaren physischen Umgebungen erfordern (z. B. Elektriker, Klempner), nur minimale Überschneidungen mit den Fähigkeiten großer Sprachmodelle auf.
Das deutet auf eine mögliche Umkehrung der Wertigkeit im Arbeitsmarkt hin. Während kognitive Aufgaben durch billige KI-Rechenleistung standardisiert werden, könnte die Prämie für körperliche Geschicklichkeit und emotionale Arbeit steigen und damit jahrzehntelange Lohnstagnation in „Blue-Collar“- und pflegeorientierten Berufen in Frage stellen.
Die Implikationen der Microsoft-Studie reichen über individuelle Karriereentscheidungen hinaus bis hin zu Unternehmensstrategien und Bildungspolitik.
Während sich die generative KI weiterentwickelt, wird die Definition von „Fähigkeit“ neu geschrieben. Die Microsoft-Studie dient als kritischer Weckruf: Im Zeitalter der KI ist das Sitzen hinter einem Schreibtisch und das Verarbeiten von Informationen nicht mehr der sicherste Platz.