KI in Technikberufen 2026: welche Aufgaben sich ändern und was Studien wirklich sagen

Was die Studien messen und was nicht

Wer Schlagzeilen wie «KI bedroht jeden vierten Job» liest, sollte zuerst fragen, was eigentlich gemessen wurde. Die meisten Studien arbeiten mit einem von drei Ansätzen:

1. Exposition: Fachleute oder Sprachmodelle bewerten, ob eine Tätigkeit grundsätzlich von KI unterstützt oder übernommen werden könnte. Das ist eine Aussage über das technisch Mögliche, nicht über das, was in Betrieben tatsächlich passiert.
2. Nutzungsdaten: Man wertet aus, wofür Menschen KI-Assistenten tatsächlich verwenden. Das zeigt echtes Verhalten, aber nur von denen, die das jeweilige Werkzeug nutzen.
3. Arbeitsmarktdaten: Man vergleicht, wie sich Stelleninserate oder Arbeitslosigkeit in stark und wenig betroffenen Berufen entwickeln. Das zeigt Wirkungen, aber nur relativ zwischen Berufsgruppen.

Keiner dieser Ansätze sagt voraus, wie viele Stellen in der Schweiz in fünf Jahren wegfallen. Wer Ihnen das als gesicherte Zahl verkauft, verkauft eine Annahme.

Die Microsoft-Studie: wofür Menschen KI wirklich nutzen

Eine viel zitierte Studie stammt von Microsoft Research: «Working with AI: Measuring the Applicability of Generative AI to Occupations» von Kiran Tomlinson, Sonia Jaffe, Will Wang, Scott Counts und Siddharth Suri. Die erste Fassung erschien im Juli 2025, die aktuelle siebte Fassung im Oktober 2026.

Was untersucht wurde: rund 200’000 anonymisierte Gespräche von Nutzerinnen und Nutzern in den USA mit Microsoft Bing Copilot, aus der Zeit vom 1. Januar bis 30. September 2024. Jedes Gespräch wurde den Arbeitstätigkeiten der amerikanischen Berufsdatenbank O*NET zugeordnet, und zwar getrennt nach dem, was die Person erreichen wollte, und dem, was die KI tatsächlich tat. Daraus berechnen die Forschenden je Beruf einen Wert für die «KI-Anwendbarkeit»: Je höher er ist, desto mehr Tätigkeiten des Berufs werden häufig und erfolgreich mit KI unterstützt.

Die wichtigsten Ergebnisse:

• Am häufigsten und erfolgreichsten unterstützt KI Informationsarbeit: Informationen beschaffen, schreiben, erklären, kommunizieren. Bei Datenanalyse und Bildgenerierung schneidet sie schlechter ab.
• In 40 Prozent der Gespräche hatte das, was die KI tat, keine Überschneidung mit dem, was die Person wollte. Typisch: Jemand will eine Aufgabe erledigen, die KI erklärt oder berät. KI wirkt also oft als Ratgeberin, nicht als Ausführende.
• Die meisten Berufe haben eine gewisse Anwendbarkeit, weil fast jede Arbeit einen Anteil Informationsverarbeitung hat.
• Der Zusammenhang zwischen KI-Anwendbarkeit und Lohn ist schwach (Korrelation 0,13).

Wo Technikberufe stehen (Berufsgruppen, höherer Wert = höhere Anwendbarkeit):

Quelle: Tomlinson u. a., Microsoft Research, arXiv 2507.07935, Tabelle 1 (Fassung v7, Oktober 2026).

Auffällig: Ingenieure und technische Zeichner liegen deutlich unter den Medien- und Büroberufen, aber über Montage, Fertigung und Anlagenbedienung. Interessant ist der Wert der Vorgesetzten in der Produktion: Er liegt höher als der von Montage und Fertigung. Unsere Erklärung, nicht die der Studie: Führungsarbeit enthält viel Planung, Abstimmung und Dokumentation.

Die Grenzen der Studie, die die Autoren selbst nennen:

• Die Daten stammen von einem einzigen Werkzeug und nur aus den USA. Spezialisierte KI in Konstruktions- oder Automatisierungssoftware ist nicht erfasst.
• Die Gespräche stammen aus dem Jahr 2024; die Sprachmodelle sind seither laut den Autoren deutlich besser geworden.
• Die Werte messen, ob KI bei einer Tätigkeit nützlich ist, nicht die Wirkung auf die Produktivität der Menschen, die sie ausüben.
• Die Wirkung auf Beschäftigung und Löhne hängt laut den Autoren von schwer vorhersehbaren Entscheidungen der Unternehmen ab. Die Studie misst also keinen Stellenabbau.
• Die Werte eignen sich für den Vergleich zwischen Berufen, nicht als absolute Aussage, welcher Anteil eines Berufs «ersetzt» wird.

ILO und OECD: Veränderung wahrscheinlicher als Ersatz

Die Internationale Arbeitsorganisation ILO hat im Mai 2025 einen überarbeiteten weltweiten Index zur Exposition von Berufen gegenüber generativer KI veröffentlicht. Ergebnis: Rund jede vierte Stelle weltweit liegt in einem Beruf mit einer gewissen Exposition, in Ländern mit hohem Einkommen wie der Schweiz sind es 34 Prozent. In der höchsten Expositionsstufe liegen weltweit nur 3,3 Prozent der Beschäftigung. Am stärksten betroffen bleiben Büro- und Sachbearbeitungsberufe; bei stark digitalisierten Tätigkeiten etwa in Medien, Software und Finanzen steigt die Exposition. Die ILO hält ausdrücklich fest, dass die Zahlen eine mögliche Exposition beschreiben, keine tatsächlichen Stellenverluste: Am wahrscheinlichsten sei, dass sich Berufe verändern, weil viele Aufgaben auch bei effizienterer Erledigung weiterhin menschliche Mitwirkung brauchen.

Quelle: ILO Working Paper 140, «Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure», Mai 2025; ILO-Medienmitteilung vom 20.05.2025.

Die OECD hat 2’053 Unternehmen und 5’334 Arbeitnehmende in der Industrie und im Finanzsektor von sieben Ländern befragt, darunter Deutschland und Österreich; die Ergebnisse flossen in den Employment Outlook 2023 ein. Die Beschäftigten, die bereits mit KI arbeiteten, urteilten überwiegend positiv: Rund vier von fünf sagten, KI habe ihre Leistung verbessert, rund drei von fünf (63 Prozent), die Arbeit mache mehr Freude. Gleichzeitig machte sich die Mehrheit aller Befragten zumindest etwas Sorgen, die Stelle in den nächsten zehn Jahren wegen KI zu verlieren; sehr oder äusserst besorgt waren 19 Prozent in der Industrie und 22 Prozent im Finanzsektor. Einschränkung: Die Befragung lief Anfang 2022, also vor der breiten Verbreitung von Chatbots, und erfasst vor allem ältere KI-Anwendungen in Betrieben.

Quelle: Lane/Williams/Broecke, «The impact of AI on the workplace: Main findings from the OECD AI surveys of employers and workers», OECD Social, Employment and Migration Working Paper Nr. 288 (März 2023).

Was man in der Schweiz misst

Die KOF Konjunkturforschungsstelle der ETH Zürich hat im Oktober 2025 untersucht, wie sich der Schweizer Arbeitsmarkt seit Ende 2022 entwickelt hat. Jeremias Kläui und Michael Siegenthaler vergleichen stark und wenig KI-exponierte Berufe anhand der Arbeitslosenzahlen des SECO und der Online-Stelleninserate eines privaten Datenanbieters. In stark exponierten Berufen stieg die Zahl der arbeitslosen Stellensuchenden um bis zu 27 Prozent stärker als in wenig exponierten, am deutlichsten bei Jüngeren, bei Stellensuchenden ab 50 etwas weniger; die Inserate erreichten dort 2024/2025 nur noch 60 bis 70 Prozent des Ausgangswerts. Besonders ausgeprägt ist der Anstieg in Informatikberufen wie Anwendungsprogrammierung, Softwareentwicklung und Systemanalyse, deutlich auch bei Journalismus, Marketing und Personalvermittlung. Wichtig: Die Studie zeigt Verschiebungen zwischen Berufsgruppen, aber keinen Gesamteffekt auf die Beschäftigung.

Quelle: Kläui/Siegenthaler, KOF Studien Nr. 186, KOF ETH Zürich, Oktober 2025.

Wie verbreitet KI im Alltag ist, zeigt das Bundesamt für Statistik: Im Frühling 2025 hatten 43 Prozent der Bevölkerung zwischen 15 und 88 Jahren schon einmal generative KI verwendet, bei den 15- bis 24-Jährigen 79 Prozent, bei den 55- bis 64-Jährigen 28 Prozent. 31 Prozent der Bevölkerung nutzten sie beruflich.

Quelle: BFS, Medienmitteilung vom 5. Dezember 2025 zur Internetnutzung der Haushalte 2025.

Die Zahlen zum Altersunterschied sind für erfahrene Fachkräfte relevant: Wer heute 50 ist und KI noch nie im Beruf verwendet hat, ist in guter Gesellschaft, wird aber nach unserer Erfahrung im Bewerbungsgespräch zunehmend danach gefragt (Praxis).

Welche Aufgaben sich in Technikberufen verschieben

Aus den Studien lässt sich ableiten, wo KI in Ihrem Berufsalltag am ehesten ansetzt: überall dort, wo Text, Wissen und Struktur im Vordergrund stehen. Die folgenden Beispiele sind keine Messwerte, sondern Einordnungen auf Basis der Tätigkeitsbereiche, die die Studien als besonders anwendbar ausweisen.

Konstruktion und Entwicklung

• Pflichtenhefte, Normen und Datenblätter schneller durchsuchen und zusammenfassen
• Erste Entwürfe für Berechnungsberichte, Prüfprotokolle und technische Dokumentationen
• Varianten und Fragen für eine Konstruktionsbesprechung strukturieren
• Bleibt bei Ihnen: die konstruktive Lösung, Toleranzen, Fertigbarkeit und die Verantwortung für die Freigabe. Mehr zu den gefragten Systemen im Ratgeber CAD-, CAM- und CNC-Software im Maschinenbau.

Automation und Steuerungstechnik

• Programmbausteine erklären lassen, Kommentare und Dokumentation von SPS-Code ergänzen
• Vorschläge für Code-Gerüste, Fehlermeldungen einordnen, Handbücher durchsuchen
• Bleibt bei Ihnen: Sicherheitsfunktionen, Prüfung jedes Vorschlags an der realen Anlage, Inbetriebnahme, Abnahme. Ein KI-Vorschlag ist ein Entwurf, kein geprüfter Code.

Projektleitung

• Protokolle, Statusberichte, Offerttexte und Mails vorformulieren
• Lasten- und Pflichtenhefte auf Lücken und Widersprüche prüfen lassen
• Bleibt bei Ihnen: Termine und Kosten verantworten, mit Kunden und Lieferanten verhandeln, Konflikte im Team lösen, Entscheide treffen.

Instandhaltung und Service

• Störungsberichte, Rapporte und Wartungspläne schneller erstellen
• Fehlerbilder mit Dokumentation und Störungshistorie abgleichen
• Bleibt bei Ihnen: Diagnose an der Maschine, Reparatur, Sicherheit bei Arbeiten an Anlagen, Kundenkontakt vor Ort. Die Werte der Microsoft-Studie für die Wartungs- und Reparaturgruppen in der Tabelle (0,13 und 0,17) liegen unter denen von Ingenieuren (0,22) und Informatikberufen (0,29).

Ein Muster zieht sich durch alle Bereiche: KI verkürzt die Zeit für Schreib- und Suchaufgaben. Die Arbeit an der Anlage, die Verantwortung für das Ergebnis und das Gespräch mit Kunden bleiben menschlich. Für Handwerksberufe finden Sie eine eigene Einordnung im Ratgeber von facharbeiter-jobs.ch: Facharbeiter und künstliche Intelligenz.

Was das für Ihre Bewerbung heisst

Unternehmen in Industrie und Technik suchen weiterhin dringend Fachleute, wie der Ratgeber Fachkräftemangel in der Technik zeigt. KI ändert daran nach unserer Einschätzung kurzfristig wenig, verschiebt aber, worauf in Gesprächen geachtet wird:

• Konkreter Nutzen statt Schlagwort: «Ich nutze KI» überzeugt niemanden. «Ich erstelle Prüfprotokolle mit einem KI-Assistenten als Entwurf und spare dadurch etwa eine Stunde pro Woche» ist eine belastbare Aussage, sofern sie stimmt.
• Urteilsvermögen zeigen: Gefragt ist, wer weiss, wann man einem Vorschlag nicht trauen darf. Ein Beispiel, wo Sie einen Fehler einer KI erkannt haben, wirkt stärker als eine Liste von Werkzeugen.
• Regeln kennen: Klären Sie, ob Ihr Unternehmen Vorgaben hat, welche Daten in welche Werkzeuge dürfen. Wer von sich aus sagt, dass Kundendaten, Zeichnungen und Quellcode nicht in öffentliche Werkzeuge gehören, zeigt Verantwortungsbewusstsein.
• Im Lebenslauf sachlich bleiben: KI-Kenntnisse gehören zu den Software-Kenntnissen, mit einem Satz zum Einsatz. Ein eigener Abschnitt lohnt sich nur, wenn KI ein echter Teil Ihrer Arbeit ist.

Weiterbildung: wo sich Zeit lohnt

Die Studien geben keine Liste der «richtigen» Kurse. Aus ihren Ergebnissen lässt sich aber ableiten, welche Fähigkeiten an Gewicht gewinnen, wenn Schreib- und Suchaufgaben schneller gehen. Die folgende Einordnung ist unsere Folgerung, kein Messergebnis:

1. Fachliche Tiefe: KI liefert Durchschnittswissen. Wer Normen, Prozesse und Anlagen wirklich versteht, erkennt Fehler und bleibt gefragt.
2. Prüfen und Verantworten: Validierung, Qualitätssicherung, funktionale Sicherheit und Abnahmen werden wichtiger, nicht unwichtiger.
3. Daten und Systeme verstehen: Grundkenntnisse in Datenauswertung, Schnittstellen und Vernetzung von Maschinen helfen, KI-Anwendungen im Betrieb sinnvoll einzusetzen.
4. Persönliche Kommunikation und Führung: KI hilft beim Formulieren von Texten, sogar sehr gut. Das Gespräch beim Kunden vor Ort, die Verhandlung mit dem Lieferanten und die Führung eines Teams übernimmt sie nicht.
5. Den eigenen Umgang mit KI üben: Mit unkritischen Aufgaben beginnen, etwa einen eigenen Text zusammenfassen oder ein Handbuch durchsuchen, und das Ergebnis immer selbst prüfen.

Checkliste: KI im eigenen Berufsalltag einordnen

• Drei Aufgaben notiert, die vor allem aus Schreiben, Suchen oder Zusammenfassen bestehen
• Interne Regeln geklärt: welche Werkzeuge erlaubt sind und welche Daten nicht hineingehören
• Eine unkritische Aufgabe mit KI ausprobiert und das Ergebnis selbst geprüft
• Ein konkretes Beispiel für Nutzen und eines für einen erkannten Fehler vorbereitet
• Lebenslauf: KI-Kenntnisse sachlich unter Software-Kenntnissen ergänzt, wo zutreffend
• Weiterbildung danach gewählt, was in Ihrem Beruf menschlich bleibt: Fachtiefe, Prüfung, Führung

Häufige Fragen zu KI in Technikberufen