Hauspflegekraefte
Vereinigte Staaten · BLS-Beschäftigungsprognosen 2024–34: Dieser SOC-Code gehört nicht zu den veröffentlichten Positionen.
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
- —
- Basis GPT-4-Bewertung
- —
Dieser Berufscode ist in diesem Datensatz nicht enthalten.
Dieser Berufscode ist in diesem Datensatz nicht enthalten.
β = direkte Exposition (E1) + 0,5 × Exposition bei verfügbaren Werkzeugen (E2), gemäß der Definition des Quell-Repositorys.
— Dieser Berufscode ist in diesem Datensatz nicht enthalten.
- Lizenz:
- MIT License · Copyright (c) 2024 OpenAI
Datenanbieter: Anthropic Economic Index
Zeitbezug: Veröffentlicht 2026-03-05zusammengesetzter Index
- Beobachtete Exposition
- —
Dieser Berufscode ist in diesem Datensatz nicht enthalten.
Theoretischer Expositionsindex, gewichtet mit der gemessenen Claude-Nutzung, gemäß der Definition des Originalberichts.
15 Aufgaben · Nutzung beobachtet bei 0 · Mittelwert 0.0%
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)
- Quelle der Definition:
- https://www.anthropic.com/research/labor-market-impacts
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
- Patienten bei taeglichen Aktivitaeten wie Baden und Ankleiden unterstuetzen
- Vitalzeichen einschliesslich Blutdruck und Temperatur pruefen und dokumentieren
- Verschriebene Medikamente verabreichen und Patientenreaktionen ueberwachen
- Veraenderungen im Patientenzustand an die zustaendige Pflegekraft oder den Arzt melden
- Pflegeprotokolle fuehren und elektronische Gesundheitsakten aktualisieren
Uber diesen Beruf
Als Hauspflegekraft hat KI minimalen Einfluss auf Ihre taegliche Arbeit. Automatisierungsrisiko nur 10/100, Exposition 18%. Am staerksten betroffen: Pflegeprotokolle fuehren (50% Automatisierung). BLS prognostiziert +21% Wachstum bis 2034, einer der am schnellsten wachsenden Berufe.
ISCO-08-Klassifikation
Haus- und Familienpfleger
Definition
ILO-Originaltext (Englisch)
Home-based personal care workers provide routine personal care and assistance with activities of daily living to persons who are in need of such care due to effects of ageing, illness, injury, or other physical or mental condition in private homes and other independent residential settings.
Quelle der Definition
Quelle: International Labour Organization (ILO) — ISCO-08 Structure
Lizenz: ILO CC BY 4.0
Vokabularquelle
Quelle: European Commission, DG EMPL — ESCO Classification v1.2.1
Lizenz: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
Offizielle Berufsinformationen
- ESCO5322.1
Haus- und Familienpfleger/Haus- und Familienpflegerin
Haus- und Familienpfleger leisten täglich persönliche Unterstützung und fördern die Autonomie von Personen, die sich aufgrund einer Krankheit, ihres Alters oder einer Behinderung nicht selbst versorgen können. Sie unterstützen sie bei der Körperpflege, der Nahrungsaufnahme, der Kommunikation oder der Medikation gemäß den Anweisungen medizinischer Fachkräfte.
Original ansehen
Quelle: European Commission, DG EMPL — ESCO Classification v1.2.1
Lizenz: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
Haufig gestellte Fragen
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.
Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf
Juni 2026: Cited by ADP Research as an example of a low-AI-exposure occupation. Group-level payroll data shows employment in least-exposed occupations grew 0.6% year over year, was flat for workers aged 22-25, and grew nearly 0.9% for ages 26-30. The percentages are for the low-exposure group, not for this occupation alone.
[Quelle: ADP Research, Canaries Dashboard (June 2026)]März 2026: Published blog post: most AI-proof healthcare job. Automation risk 10%, BLS projects 21% growth.
[Quelle: AI Changing Work Blog]