Science-2024-Basis und Heute-2026-Heuristik im direkten Vergleich
Auswahl zwischen der peer-reviewten Science-2024-Basis und der Heute-2026-Heuristik. Treemap, Kennzahlen und Detailpanel passen sich automatisch an.
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 – auf Basis heutiger LLM-Fähigkeiten, ohne die Originalbewertung zu überschreiben.
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)
