Heute 2026
Szenariobasierte Heuristik auf derselben Berufsbasis wie Science 2024. Dargestellt wird technische Exposition im Basisszenario; Adoption, Sensitivität und Unsicherheit sind separat ausgewiesen.
Der Score zeigt nicht, ob ein Beruf verschwindet. Er zeigt, wie gross der Anteil von Aufgaben ist, bei denen Sprachmodelle Text-, Recherche-, Analyse-, Dokumentations- oder Toolarbeit unterstützen können.
Score 0-10
0 bedeutet kaum LLM-erreichbare Aufgaben, 10 bedeutet sehr viele direkt oder mit Tools erreichbare Aufgaben. Die Zahl ist wichtiger als die Farbe.
Beta-Score
Der wissenschaftliche Grundwert aus Eloundou et al. Er kombiniert direkt exponierte Aufgaben mit teilweise toolabhängigen Aufgaben.
E1 / E2
E1 sind Aufgaben, die ein Sprachmodell direkt unterstützen kann. E2 sind Aufgaben, die erst mit zusätzlichen Tools, Daten oder Software gut erreichbar sind.
SOC / ISCO
SOC ist die US-Berufssystematik der Originalstudie. ISCO ist die internationale Berufssystematik, über die die Werte auf Schweizer Berufsgruppen übertragen wurden.
BLS / BFS
BLS liefert internationale Mapping-Hilfen aus den USA. BFS liefert die Schweizer Lohn- und Beschäftigungsdaten.
Mapping
Mapping heisst: Ein Schweizer Beruf wird einer internationalen Berufsgruppe zugeordnet. Wenn das grob ist, erscheint ein Mapping-Hinweis.
Szenariobasierte 2026-Heuristik, keine neue Science-Replikation
Die 2026-Sicht startet bei den originalen Eloundou-Beta-Werten und prüft nur, wo heutige KI-Fähigkeiten frühere E2-Aufgaben näher an E1 rücken oder einzelne E0-Aufgaben zu E2 machen. Das Hauptszenario ist plausibel, aber nicht als defensiv zu lesen; die konservative Variante liegt in der Sensitivität mit halbierten Modifikatoren. Adoption wird nicht in den Hauptscore gemischt, sondern separat ausgewiesen. Die Schweizer Lohndaten wurden mit LSE 2024 nach CH-ISCO-Berufsgruppen aktualisiert; Beschäftigte wurden mangels Dashboard-SAKE-Mikrotabelle proportional mit dem SAKE-Gesamtwachstum 2023-2024 kalibriert.
Science 2024 bleibt unverändert: beta_2024 aus Eloundou et al., übertragen auf Schweizer Berufe via SOC/ISCO-Mapping.
Pro Berufsfeld wurden 8 repräsentative Aufgaben neu bewertet. E1 heisst direkt durch LLMs erreichbar, E2 heisst mit zusätzlichen Tools, Daten oder Software erreichbar.
Long Context, Agenten/Tools, Multimodalität und wenige Berufs-Overrides werden nur addiert, wenn sie Doppelzählung vermeiden.
Caps begrenzen Werte bei physischer Arbeit, Regulierung, Haftung, Patientenkontakt, Sicherheitsverantwortung oder Beziehungsarbeit.
Jeder Beruf erhält Confidence, Unsicherheitsgründe und eine Szenario-Spannweite aus halbierten, strengen und aggressiveren Annahmen.
Rechenweg im Basisszenario (vollständig nachvollziehbar):
technical_score_2026 = round(technical_beta_2026 x 10)
adoption_adjusted_beta_2026 = min(cap / 10, technical_beta_2026 + adoption)
