Quellen

Quellen und Prüfdaten

Sämtliche Primärquellen, Rohdaten und lokale Prüfartefakte sind hier verlinkt. Mapping, Lohn- und Beschäftigungsdaten, 2026-Szenarien und Validierungsscripts sind einzeln nachvollziehbar.

Peer-reviewed Paper

Definition des LLM-Expositionsmasses und wissenschaftlicher Kontext.

Eloundou et al. (2024), Science OpenAI Projektseite

Expositionsdaten

Berufsebene mit O*NET-SOC-Code und `dv_rating_beta`.

GitHub Repository `data/occ_level.csv` Lokale Kopie `occ_level.csv`

Berufscode-Mapping

Übersetzung von SOC-2010 auf ISCO-08 via BLS.

BLS Crosswalk-Übersicht BLS `isco_soc_crosswalk.xls` Lokale Kopie Crosswalk

Schweizer Arbeitsmarkt

Beschäftigte und Kontext zu Aufgabenprofilen aus BFS/SAKE. Die 86 Berufszeilen nutzen den bestehenden SAKE-2023-Berufsmix plus v4-Ergänzungswerte und werden proportional mit dem offiziellen SAKE-Gesamtwachstum 2023-2024 kalibriert.

BFS Arbeit und Erwerb BFS SAKE in Kürze 2023 BFS SAKE in Kürze 2024 BFS Arbeitsmarktindikatoren 2025 BFS/SAKE Aufgaben und Digitalisierung 2022

Medianlöhne

BFS Lohnstrukturerhebung 2024 als Basis der Lohnbenchmarks. Die Zuordnung erfolgt über CH-ISCO-19-Berufsgruppen auf 2-Steller-Ebene; Spezial-, Kantons-, Vertrags- und Arbeitgeberquellen bleiben dort erhalten, wo die Gruppenlöhne zu grob wären.

BFS Lohnstruktur BFS LSE 2024: erste Ergebnisse BFS LSE 2024 PxWeb Berufsgruppen

Dashboard-Prüfdaten

Lokale Arbeitsdateien für Mapping, Anleitung und automatisierte Checks.

Mapping-Ergebnis JSON Integrationsanleitung BFS-2024-Refresh CSV BFS-2024-Refresh JSON Validierungsscript

Heute-Framework

Szenariobasierte Heuristik mit Datenstand Mai 2026: technische Exposition getrennt von Adoption, mit Sensitivität, Unsicherheit, Mapping und Mini-Reannotation. Das Hauptszenario ist ein plausibles Basisszenario, kein defensives Minimum.

Die 2026-Sicht ist keine neue wissenschaftliche Replikation, sondern eine transparente Dashboard-Heuristik auf Basis der Science-2024-Werte. Adoption wird separat dokumentiert.

Methodenpapier 2026 Generierte Scores JSON Generierte Scores CSV Sensitivitätsszenarien JSON Mini-Reannotation CSV Mapping-Tabelle CSV OpenAI GPT-5.5: Agentic Work OpenAI GPT-5.4: Computer Use OpenAI GPT-4.1: Coding, Long Context, Agents OpenAI GPT-4o: Text, Audio, Bild, Video Anthropic Computer Use Google Gemini: 1M Context Microsoft Work Trend Index Schweiz 2025

Zur Berechnung des Beta-Scores siehe Methodik.

Beschäftigte

Bundesamt für Statistik (BFS)
Dashboard-Berufszeilen: bestehender SAKE-2023-Berufsmix plus v4-Ergänzungswerte, proportional mit SAKE-Gesamtwachstum 2023-2024 skaliert (4.848 Mio. -> 4.876 Mio. Erwerbstätige). Keine neue Dashboard-SAKE-Mikrotabelle.

-> bfs.admin.ch -> SAKE in Kürze 2023 -> SAKE in Kürze 2024 -> Arbeitsmarktindikatoren 2025

Medianlöhne

BFS Lohnstrukturerhebung (LSE)
Dashboard-Berufszeilen: LSE 2024 nach CH-ISCO-19-Berufsgruppen gemappt; Spezial-, Kantons-, Vertrags- und Arbeitgeberquellen bleiben bei stark spezialisierten Berufen erhalten. LSE 2024: gesamtwirtschaftlicher Median 7024 Franken brutto pro Monat.

-> BFS Lohnstruktur -> LSE 2024 erste Ergebnisse -> LSE 2024 PxWeb Berufsgruppen

SOC-ISCO Mapping

Bureau of Labor Statistics (BLS)
ISCO-08 to SOC 2010 Crosswalk (2015)
Aggregation: O*NET-SOC -> SOC-2010 -> ISCO-08 -> CH-Berufe

-> BLS Crosswalk
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