Unsere Methodik erklärt — So berechnen wir den KI-Risiko-Score
Transparenz ist uns wichtig. Hier erklären wir im Detail wie wir 600+ Schweizer Berufe analysieren: Datenquellen, Formel, Schutzfaktoren und Grenzen.
Rejhan Murati
Gründer, KiDesk
Vertrauen entsteht durch Transparenz. Dieser Artikel erklärt im Detail, wie wir unsere KI-Risiko-Scores berechnen — inklusive der Grenzen unserer Methodik.
Warum wir diesen Artikel schreiben
Viele "Wird KI meinen Job ersetzen?"-Tools im Internet sind Black Boxes. Du gibst deinen Beruf ein, bekommst eine Zahl — aber niemand erklärt, woher sie kommt. Das ist bei ki-blick.ch anders.
Unsere Datenquellen
1. CH-ISCO-19 (BFS) Die offizielle Schweizer Berufsklassifikation mit 664 Berufsarten auf 5-Steller-Ebene. Das ist unsere Berufsliste — nicht erfunden, sondern die offizielle Nomenklatur des Bundesamts für Statistik.
2. Frey & Osborne (Oxford, 2017) Die meistzitierte Studie zur Automatisierungswahrscheinlichkeit. 702 US-Berufe wurden von Maschinenlernen-Experten analysiert. Wir nutzen den SarahCortez ISCO-08 Crosswalk, der diese Wahrscheinlichkeiten auf ISCO-08 Codes mappt — 406 Berufe mit konkreten Werten.
3. BFS Lohnstrukturerhebung (LSE 2022, publiziert 2024) Offizielle Schweizer Lohndaten: Median, P10 und P90 pro ISCO-Berufsgruppe (2-Steller). **Gesamtmedianlohn 2024: CHF 7'024/Monat.**
4. SECO Arbeitsmarktdaten Arbeitslosenquoten und Fachkräftemangel-Indikatoren pro Berufsgruppe. Quelle: Adecco/UZH Fachkräftemangel-Index 2025.
Die Formel
Basis-Score ``` basisScore = freyOsborneWahrscheinlichkeit × 100 ```
Beispiel: Buchhalter hat bei Frey & Osborne eine Wahrscheinlichkeit von 0.938 → Basis-Score = 94
Schweizer Anpassungsfaktoren
Wir passen den Basis-Score an die Schweizer Realität an:
| Faktor | Reduktion | Gilt für |
|---|---|---|
| Regulatorische Barrieren | -40% | Gesundheit, Bildung, Sicherheit |
| Physische Arbeit vor Ort | -50% | Bau, Handwerk, Installation |
| Führungsposition | -30% | Management, C-Level |
| Fachkräftemangel | -15% | SECO-Engpass-Berufe |
Final-Score ``` finalScore = max(5, min(95, basisScore × (1 - summeSchutzfaktoren))) ```
Der Score wird auf 5-95% begrenzt — kein Beruf ist zu 0% oder 100% sicher.
Was wir NICHT wissen
Ehrlichkeit gebietet es, die Grenzen unserer Methodik offenzulegen:
1. Frey & Osborne basiert auf US-Daten von 2017. Die KI-Landschaft hat sich seither dramatisch verändert (GPT-4, Claude, Gemini existierten 2017 nicht).
2. ISCO-Gruppen-Durchschnitte. Für viele Berufe haben wir den Median der 2-Steller-ISCO-Gruppe, nicht berufsspezifische Daten.
3. Keine individuelle Bewertung. Dein spezifischer Job kann sicherer oder gefährdeter sein als der Score deines Berufs.
4. Regulierung ist unvorhersehbar. Neue Gesetze können Automatisierung beschleunigen oder bremsen.
5. Technologische Durchbrüche. Niemand konnte 2020 GPT-4 vorhersagen. Was kommt als nächstes?
Vergleich mit anderen Tools
| Feature | ki-blick.ch | willrobotstakemyjob.com | Job-Futuromat |
|---|---|---|---|
| Sprache | DE (CH) | 16 Sprachen | DE |
| Schweiz-spezifisch | Ja (BFS, SECO) | Nein (US) | Nein (DE) |
| Methodik transparent | Ja | Teilweise | Ja |
| Berufe | 664 | ~800 | ~4'000 |
| SEO-Seiten | Ja | Ja | Nein (SPA) |
Fazit
Unser Score ist eine fundierte Einschätzung — keine Vorhersage. Er basiert auf den besten verfügbaren Daten und einer transparenten Methodik. Wo wir schätzen, sagen wir das. Wo wir messen, zeigen wir die Quelle.
Alle Quellen verlinkt auf ki-blick.ch/methodik. Fragen? info@ki-blick.ch.
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