Eine DIW-Studie belegt: Die Risiken durch KI hängen nicht vom Geschlecht ab, sondern von der Art der Tätigkeit. Besonders gefährdet sind Mischberufe, weniger klassische Frauen- oder Männerberufe.
Die Diskussion über Künstliche Intelligenz folgt oft einem simplen Schema: Wer gewinnt, wer verliert, wer wird verdrängt? Die DIW-Studie „Transformationspotenzial durch KI betriff ebenso Männer wie Frauen auf dem Arbeitsmarkt“ setzt anders an. Sie fragt nicht nach Schlagzeilen, sondern nach Tätigkeitsprofilen – und widerlegt einfache Erzählungen. Zwischen dem Frauenanteil in einem Beruf und dem KI-Transformationspotenzial besteht kein klarer Zusammenhang. Weder sind Frauenberufe stärker betroffen noch Männerberufe. Entscheidend ist nicht das Geschlecht, sondern die Struktur der Tätigkeit.
Das ist mehr als eine Randnotiz. Der deutsche Arbeitsmarkt ist stark nach Geschlecht getrennt: Frauen arbeiten überproportional in frauendominierten, Männer in männerdominierten Berufen. Deshalb ist die Frage politisch und ökonomisch relevant: Verändert KI bestehende Ungleichheiten? Die Studie bleibt nüchtern: Ein geschlechtsspezifisches Gefälle zeigt sich nicht. Doch fast alle Berufe werden sich wandeln. Der Druck zur Weiterbildung trifft beide Geschlechter.
Wie stark verändert KI Tätigkeitsprofile?
Der Kern der Untersuchung liegt in der Unterscheidung zwischen Berufen mit hohem, mittlerem und geringem Transformationspotenzial. Grundlage ist der „AI at Work 2025“-Report von Indeed, der Millionen Stellenanzeigen aus dem USA auswertet. Rund 2.900 Kompetenzen und Tätigkeiten wurden analysiert, um zu prüfen, inwieweit KI sie übernehmen kann. Bewertet wurden Problemlösungskompetenzen und physische Aktivität. Daraus entstanden vier Kategorien: volle, hybride, assistierte und minimale Transformation. Ein Beruf gilt als stark transformierbar, wenn ein großer Teil der geforderten Kompetenzen von KI hybrid oder vollständig übernommen werden könnte.
Diese Systematik vermeidet verkürzte Aussagen. Die Studie misst nicht, welche Berufe verschwinden, sondern wie stark sich Tätigkeitsprofile verändern könnten – ein entscheidender Unterschied. Wer daraus Massenersatz ableitet, überinterpretiert die Daten. Die Autorinnen betonen, dass institutionelle, kulturelle und betriebswirtschaftliche Faktoren mitentscheiden, ob Jobs verschwinden oder Aufgaben neu zugeschnitten werden. Hier zeigt die Studie ihre Stärke: Sie bleibt präzise und überschreitet nicht die Grenzen ihrer Aussagekraft.
Berufsgruppen im Wandel
Die Ergebnisse nach Berufsgruppen sind eindeutig. Technologie- und Bürojobs stehen an der Spitze. In der Softwareentwicklung könnten laut Studie 83,7 Prozent der Kompetenzen hybrid oder vollständig transformiert werden. In der Buchhaltung sind es 75 Prozent, im Marketing 73 Prozent. Auch Bank- und Finanzwesen, Verwaltung und Projektmanagement weisen hohes Potenzial auf. Das entspricht der Logik generativer KI: Sie ist stark bei strukturierten, sprachbasierten und wissensintensiven Tätigkeiten.
Am unteren Ende der Skala stehen Berufe, die physische Präsenz, situative Verantwortung und zwischenmenschliche Arbeit erfordern. In der Kinderbetreuung können weniger als ein Prozent der Kompetenzen vollständig transformiert werden. 12 Prozent sind assistiert, 21 Prozent hybrid transformierbar. 66 Prozent bleiben minimal transformierbar. Ähnlich niedrig ist das Potenzial in Pflege, Bauwesen, Transport, Handwerk und Mechanik. Diese Ergebnisse sind brisant: Sie zeigen, dass Tätigkeiten, die die gesellschaftliche Infrastruktur sichern, kaum automatisierbar sind.
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KI-Potenzial und Geschlechterverteilung
Besonders aufschlussreich ist der Blick auf die Geschlechterverteilung. Die Studie nutzt Mikrozensus-Daten von 2022. Unter den 30 häufigsten Berufsgruppen in Deutschland sind neun frauendominiert und zehn männerdominiert. Kinderbetreuung hat einen Frauenanteil von über 90 Prozent, Bauwesen einen Männeranteil von über 95 Prozent. Beide Bereiche weisen ein sehr niedriges KI-Transformationspotenzial auf. Damit zerfällt die These, KI treffe vor allem ein Geschlecht.
Das eigentliche Muster ist komplexer: Die Studie beschreibt eine umgekehrte U-Form. Hohe Transformationspotenziale finden sich häufig in Mischberufen mit einem Frauenanteil zwischen 30 und 70 Prozent, etwa in Buchhaltung, Marketing oder Finanzwesen. Eine Ausnahme bildet die Softwareentwicklung: Sie hat das höchste Transformationspotenzial, aber nur 15 Prozent Frauenanteil. Das zeigt, dass ein hohes KI-Potenzial nicht automatisch mit Geschlechterausgewogenheit einhergeht.
Frauen nutzen KI seltener
Auch die Verteilung der Beschäftigten nach Potenzialstufen zeigt Unterschiede. Frauen arbeiten häufiger in Berufen mit moderatem bis hohem Transformationspotenzial. 23 Prozent der Frauen sind in Berufen tätig, in denen 60 bis 70 Prozent der Kompetenzen transformierbar sind; bei Männern sind es 12 Prozent. Umgekehrt arbeiten 29 Prozent der Männer in Berufen mit einem Potenzial von 30 bis 40 Prozent; bei Frauen sind es 19 Prozent. In den am stärksten exponierten Berufen – etwa der Softwareentwicklung – sind Männer stärker vertreten, doch diese Gruppe ist klein.
Hier wird die Studie kritisch: Sie liefert keine alarmistische These, aber auch keine Entwarnung. Frauen nutzen KI im Beruf seltener als Männer. Wenn KI Produktivität steigert und diese in Löhne, Aufstiegschancen oder Sichtbarkeit übersetzt wird, könnten Kompetenzlücken bestehende Ungleichheiten verschärfen. Die Studie fordert daher: Weiterbildung in KI muss alle erreichen und geschlechtsspezifische Unterschiede abbauen.
Kompetenz statt Klischee
Die größte Stärke der Studie liegt in ihrer analytischen Klarheit. Sie trennt Exposition von Wirkung, Potenzial von Prognose, Berufsstruktur von Geschlechterklischees. Ihre Schwäche benennt sie selbst: Die Daten basieren auf US-Stellenanzeigen, nicht auf deutschen. Für internationale Vergleiche ist das brauchbar, für konkrete Aussagen über deutsche Betriebe bleibt es eine Einschränkung. Zudem erfasst die Taxonomie keine Machtstrukturen, Entlohnung oder Hierarchien innerhalb von Berufen. Die Studie fordert daher weitere Forschung zu Löhnen und geschlechtsspezifischen Verteilungen in Berufen.
Das Fazit ist klar, aber nicht simpel: KI folgt nicht der Trennlinie zwischen Mann und Frau, sondern der Logik von Tätigkeiten. Wo Arbeit digital, standardisierbar und analytisch ist, steigt das Transformationspotenzial. Wo sie auf Präsenz, Urteilskraft und Verantwortung beruht, bleibt es gering. Für die Wirtschaft heißt das: Kompetenzprofile zählen, nicht Geschlechterbilder. Für die Arbeitsmarktpolitik bedeutet es: Weiterbildung ist zentral. Und für Unternehmen gilt: Wer KI einführt, ohne Kompetenzlücken zu schließen, riskiert nicht nur Ineffizienz, sondern neue Ungleichheiten. Die DIW-Studie liefert keine Spekulationen, sondern eine präzise und notwendige Korrektur der Debatte.
