Wascherei- und Reinigungsarbeiter
Vereinigte Staaten · BLS-Beschäftigungsprognosen 2024–34 (Zahlen der SOC-Berufsgruppe 51-6011)
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
- 5.0%
- Basis GPT-4-Bewertung
- 5.0%
β = direkte Exposition (E1) + 0,5 × Exposition bei verfügbaren Werkzeugen (E2), gemäß der Definition des Quell-Repositorys.
32 bewertete Aufgaben · 3 Aufgaben mit β ≥ 0,5 (9.4%)
- Version:
- gh-main-0471612
- Lizenz:
- MIT License · Copyright (c) 2024 OpenAI
Datenanbieter: Anthropic Economic Index
Zeitbezug: Veröffentlicht 2026-03-05zusammengesetzter Index
- Beobachtete Exposition
- 0.0%
Theoretischer Expositionsindex, gewichtet mit der gemessenen Claude-Nutzung, gemäß der Definition des Originalberichts.
32 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
- Kleidungsstucke nach Stoffart und Farbe sortieren und klassifizieren
- Wasch-, Trocken- und Pressmaschinen bedienen
- Kleidungsstucke auf Flecken und Beschadigungen prufen
- Kundenauftrage bearbeiten und Ticketverwaltung
Uber diesen Beruf
Als Wascherei- und Reinigungsarbeiter verandert KI Ihren Beruf. Automatisierungsrisiko 14/100, Exposition 12%. Am starksten betroffen: Kundenauftrage bearbeiten und Ticketverwaltung (50% Automatisierung). BLS prognostiziert -7% Ruckgang bis 2034.
ISCO-08-Klassifikation
Bediener von Wäschereimaschinen
Definition
ILO-Originaltext (Englisch)
Laundry machine operators operate laundry, dry cleaning, pressing and fabric treatment machines in laundries and dry-cleaning establishments.
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
- ESCO8157.1
Maschinenwäscher/Maschinenwäscherin
Maschinenwäscher bedienen und überwachen Maschinen, die Chemikalien zur Reinigung oder chemischen Reinigung von Teilen wie Stoff- und Lederbekleidung, Bettwäsche, Vorhängen oder Teppichen, verwenden,wobei sie sicherstellen, dass die Farbe und die Textur dieser Teile erhalten bleibt. Sie arbeiten in Reinigungen und Industriewäschereien und sortieren die Artikel, die sie von Kunden erhalten haben, nach Gewebetyp. Sie legen auch die anzuwendende Reinigungstechnik fest.
Original ansehen - ESCO8157.1.1
Maschinenbügler/Maschinenbüglerin
Maschinenbügler bringen Kleidung und Wäsche wieder in Form und entfernen Falten durch den Einsatz von Bügeleisen, Pressen und Dampfgeräten. Sie reinigen und pflegen den Bügel- und Trockenbereich und ordnen die Gegenstände entsprechend zu.
Original ansehen - ESCO8157.2
Wäschereiaufseher/Wäschereiaufseherin
Wäschereiaufseher überwachen und koordinieren die Tätigkeiten des Wäschereipersonals von Reinigungen und Industriewäschereien. Sie erstellen Produktionspläne und setzen sie um, stellen Mitarbeiter ein und schulen sie und überwachen die Produktionsqualität.
Original ansehen
Quelle: European Commission, DG EMPL — ESCO Classification v1.2.1
Lizenz: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
Haufig gestellte Fragen
Der Anthropic Economic Index beziffert die beobachtete Exposition auf 0.0%. Das OpenAI-Bewertungsschema "GPTs are GPTs" beziffert β auf Berufsebene bei menschlichen Bewertenden auf 5.0%. 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.