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Kassierer

Vertrieb und Marketing
Projizierte Veränderung 2024–34: -9.9%
Medianjahreslohn (2024): $31,190
Beschäftigung (2024): 3.2M

Vereinigte Staaten · BLS-Beschäftigungsprognosen 2024–34 (Zahlen der SOC-Berufsgruppe 41-2011)

KI-Exposition in veröffentlichter Forschung

Die folgenden Zahlen sind unverändert aus externen Datensätzen übernommen. Deckt ein Datensatz diesen Beruf nicht ab, erscheint der Wert als — und nicht als Null.

Datenanbieter: OpenAI · "GPTs are GPTs"

Zeitbezug: Stand 2023Ex-ante-Schätzung

Bewertet an der Leistungsfähigkeit der GPT-4-Generation.

Basis menschliche Bewertende
36.0%
Basis GPT-4-Bewertung
20.9%

β = direkte Exposition (E1) + 0,5 × Exposition bei verfügbaren Werkzeugen (E2), gemäß der Definition des Quell-Repositorys.

29 bewertete Aufgaben · 9 Aufgaben mit β ≥ 0,5 (31.0%)

Version:
gh-main-0471612
Lizenz:
MIT License · Copyright (c) 2024 OpenAI

Datenanbieter: Anthropic Economic Index

Zeitbezug: Veröffentlicht 2026-03-05zusammengesetzter Index

Beobachtete Exposition
8.5%

Theoretischer Expositionsindex, gewichtet mit der gemessenen Claude-Nutzung, gemäß der Definition des Originalberichts.

21 Aufgaben · Nutzung beobachtet bei 2 · Mittelwert 8.7%

Data: Anthropic Economic Index — labor_market_impacts, CC-BY, https://huggingface.co/datasets/Anthropic/EconomicIndex

AI Changing Work uses Anthropic Economic Index data under CC-BY; Anthropic does not endorse or sponsor this site or its analyses.

Version:
hf-lmi-2026-03
Lizenz:
CC BY 4.0
Beobachtungszeitraum:
(für dieses Release nicht zutreffend)
Modell:
(von der Quelle nicht angegeben)

Prognose 2023 vs. beobachtungsbasierter Index, veröffentlicht 2026-03-05

Die eine Karte (GPTs are GPTs) ist eine Schätzung aus dem Jahr 2023 dazu, was KI theoretisch leisten kann; die andere (Anthropic Economic Index) beruht auf beobachteter Nutzung und wurde am 2026-03-05 veröffentlicht – das ist das Veröffentlichungsdatum, nicht der beobachtete Zeitraum. Beide messen Unterschiedliches, daher lassen sich die Werte weder addieren noch mitteln noch gegeneinander ranken. Der ältere Wert wird nicht versteckt, sondern als Vergleichsbasis beibehalten.

Achtung: Die Anthropic-Werte – beobachtete Exposition und Task-Durchdringung – verwenden das β von Eloundou als einen ihrer Eingabewerte. Dass beide Seiten einander ähneln, belegt deshalb nicht, dass die frühere Prognose eingetroffen ist; diese Lesart wäre ein Zirkelschluss.

Die Anthropic-Werte werden bei Claude-Nutzerinnen und -Nutzern gemessen und stehen weder für die gesamte Wirtschaft noch für alle Erwerbstätigen.

Die Zuordnung von O*NET-Aufgaben und Berufscodes wurde von AI Changing Work vorgenommen. Die Quellzahlen selbst wurden nicht verändert.

Diese Indizes sind keine Prognosen. Auf welchen Zeitpunkt sich der jeweilige Index bezieht, nennt das Badge auf seiner Karte.

Aufgabenaufschlusselung

  • Zahlungstransaktionen verarbeiten
  • Artikel scannen und einpacken
  • Kassenabschluss durchführen
  • Kunden bei Anfragen unterstützen

Uber diesen Beruf

Als Kassierer verändert KI Ihren Beruf. Automatisierungsrisiko 64/100, Exposition 62%. Am stärksten betroffen: Zahlungstransaktionen verarbeiten (90% Automatisierung). BLS prognostiziert -10% Rückgang bis 2034.

ISCO-08-Klassifikation

Berufsgattung 5230ESCO

Kassierer und Kartenverkäufer

Definition

ILO-Originaltext (Englisch)

Cashiers and ticket clerks operate cash registers, optical price scanners, computers or other equipment to record and accept payment for the purchase of goods, services and admissions in settings such as stores, restaurants and ticket offices.

Quelle der Definition

Quelle: International Labour Organization (ILO) — ISCO-08 Structure

Lizenz: ILO CC BY 4.0

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Vokabularquelle

Quelle: European Commission, DG EMPL — ESCO Classification v1.2.1

Lizenz: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)

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Offizielle Berufsinformationen

  • ESCO5230.1

    Kassierer/Kassiererin

    Kassierer bedienen die Registrierkasse, nehmen Zahlungen von Kunden entgegen, stellen Kassenzettel aus und geben Wechselgeld heraus.

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  • ESCO5230.2

    Lotterieticketverkäufer/Lotterieticketverkäuferin

    Lotterieticketverkäufer nehmen gegen Geld die Eintragung von Zahlen oder Symbolen vor und stellen den Spielern Bescheinigungen aus. Sie übernehmen die Auszahlung der Gewinne, holen die Unterschriften der Kunden ein und lassen sich deren Identitätsnachweise vorlegen. Sie prüfen und zählen das Geld in der Registrierkasse, um Gesetze gegen Geldwäsche durchzusetzen.

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  • ESCO5230.3

    Kartenverkäufer/Kartenverkäuferin

    Kartenverkäufer bieten Kunden Dienstleistungen an, verkaufen Karten und führen Reservierungen entsprechend den Wünschen der Kunden durch. Sie verkaufen Eintrittskarten für verschiedene Veranstaltungen wie Sport-, Kultur- und Freizeitaktivitäten. Sie informieren die Kunden über Angebote und treffen die notwendigen Arrangements.

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Quelle: European Commission, DG EMPL — ESCO Classification v1.2.1

Lizenz: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)

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Haufig gestellte Fragen

Der Anthropic Economic Index beziffert die beobachtete Exposition auf 8.5%. Das OpenAI-Bewertungsschema "GPTs are GPTs" beziffert β auf Berufsebene bei menschlichen Bewertenden auf 36.0%. Beide Werte sind unverändert aus veröffentlichter Forschung übernommen.

Sie stammen aus zwei veröffentlichten Datensätzen: dem Anthropic Economic Index (labor_market_impacts, CC BY 4.0) und dem OpenAI-Expositionsschema "GPTs are GPTs" (MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI). AI Changing Work ordnet sie lediglich den O*NET-Berufs- und Aufgabencodes zu und berechnet keine eigenen Expositionswerte. AI Changing Work uses Anthropic Economic Index data under CC-BY; Anthropic does not endorse or sponsor this site or its analyses.

Nein. Sie sind eine Bestandsaufnahme der Exposition, wie sie zum Zeitpunkt der Veröffentlichung des jeweiligen Quelldatensatzes gemessen wurde. AI Changing Work veröffentlicht keine Prognose zu künftiger Automatisierung oder Stellenverlusten für diesen Beruf.