Unsere Methodik
Wie wir Risikobewertungen berechnen und Ubergangswege identifizieren
So funktioniert es
Daten sammeln
Wir aggregieren Forschung von Oxford, WEF, McKinsey und BLS zur Bewertung jedes Berufs.
Risiko bewerten
KI-Fahigkeit, Aufgabenwiederholung und wirtschaftliche Faktoren ergeben einen Risikoscore von 0-100.
Ubergange planen
Kompetenzanalyse findet die sichersten und praktischsten Karrierewechsel fur jeden Beruf.
Forschungsquellen
Unsere KI-Automatisierungs-Risikobewertungen basieren auf mehreren massgeblichen Quellen und Forschungsstudien:
Oxford Martin School
Frey & Osbornes grundlegende Studie von 2013, die 702 Berufe auf ihre Anfalligkeit fur Computerisierung analysiert. Aktualisiert mit modernen KI-Fahigkeiten.
Weltwirtschaftsforum
"Future of Jobs Report 2023" mit globalen Prognosen zur Arbeitsplatzverdranguung und Analyse aufkommender Berufsbilder.
McKinsey Global Institute
Forschung zum Automatisierungspotenzial nach Arbeitsaktivitat unter Berucksichtigung technischer Machbarkeit und wirtschaftlicher Rentabilitat.
Bureau of Labor Statistics
Offizielle US-Beschaftigungsdaten, Gehaltsstatistiken und Berufsaussichten.
Risikostufen
Erheblicher Automatisierungsdruck. Ubergangsplanung empfohlen.
Teilautomatisierung wahrscheinlich. Weiterbildung empfohlen.
Starkes menschliches Element erforderlich. Gutes Ubergangsziel.
Analyse der Ubergangswege
Wir identifizieren Ubergangswege durch Analyse von:
Zuordnung ubertragbarer Fahigkeiten zwischen Berufen anhand der O*NET-Datenbankklassifikationen.
Priorisierung von Wegen, die zu niedrigeren Automatisierungsrisiken fuhren.
Berucksichtigung von Verdienstpotenzial und Wachstumsaussichten.
Schatzung von Zeit und Ressourcen fur den Ubergang.
Einschrankungen
Unsere Risikobewertungen sind Schatzungen basierend auf aktueller Forschung und KI-Fahigkeiten. Das tatsachliche Tempo der Automatisierung variiert je nach Branche, Region und Unternehmen. Nutzen Sie diese Erkenntnisse als einen Faktor in Ihrer Karriereplanung, nicht als definitive Vorhersagen.