Die Arbeit in ChatGPT wird vielfältiger: Die zehn häufigsten Tätigkeiten fallen von 56 auf 51 Prozent

OpenAI hat am 26. Oktober im Rahmen von OpenAI Signals Daten veröffentlicht, die arbeitsbezogene ChatGPT-Nachrichten 165 Arbeitstätigkeiten zuordnen. Sie decken fast 100 Länder und sieben Quartale ab, vom Beginn des Jahres 2025 bis zum dritten Quartal 2026. Forschende können sie direkt neben Beschäftigungsstatistiken legen.

OpenAI ordnet Arbeitsnachrichten im Vokabular der Arbeitsökonomen

Grundlage ist O*NET, das US-amerikanische Standardsystem, das berufsspezifische Aufgaben zu übergreifenden Tätigkeiten bündelt. OpenAI nennt sie Intermediate Work Activities. Dazu gehören etwa das Erstellen von Lehrmaterial, Marketinginhalten, Programmieren und die Analyse von Geschäftsdaten.

Der zentrale Befund passt in eine Zahl. In den 74 Ländern, die OpenAI in jedem Quartal beobachtet, machten die zehn häufigsten Tätigkeiten im ersten Quartal 2025 durchschnittlich 56,0 Prozent der klassifizierten Arbeitsnachrichten aus. Im dritten Quartal 2026 waren es 51,1 Prozent. OpenAI deutet das als schrittweise Spezialisierung der Länder, jedes in eine eigene Richtung. Die Unterschiede könnten laut dem Unternehmen die Art der Arbeit im jeweiligen Land widerspiegeln oder einen ungleichen Zugang zu KI-Werkzeugen.

Zur Veröffentlichung gehören eine interaktive Länderansicht und ein Vergleich mit der US-Wirtschaft. Beide Verteilungen weichen deutlich voneinander ab. Rund 43 Prozent des nach Beschäftigung gewichteten Aufgabenmixes in den erfassten US-Berufen fallen in eine Sammelkategorie sonstiger Tätigkeiten, etwa Materialtransport, Fahrzeugführung oder das Führen von Gesundheitsakten. Diese Tätigkeiten tauchten in der US-Stichprobe von ChatGPT nicht regelmäßig genug auf, um sie einzeln auszuweisen.

Die Debatte über KI und Arbeit bekommt eine Quartalsreihe statt Eindrücken

Der Streit darüber, welche Berufe KI verändert, stützte sich bisher vor allem auf Umfragen, Stellenanzeigen und Schätzungen, welche Aufgaben KI ausgesetzt sind. Eine Quartalsreihe in gemeinsamem Vokabular erlaubt es, eine konkrete Tätigkeit herauszugreifen und zu prüfen, ob sie in denselben Ländern wächst, in denen sich die Einstellungspraxis ändert. Anthropic macht seit 2025 Ähnliches mit dem Anthropic Economic Index, der Gespräche mit Claude ebenfalls O*NET-Aufgaben zuordnet. Zwei führende Labore beschreiben Arbeit damit in derselben Sprache, wenn auch mit anderen Stichproben und Interessen.

Für Unternehmen und Behörden ist der Rückgang der Konzentration wichtiger als die Rangliste selbst. Wäre ChatGPT vor allem beim Texten und Programmieren geblieben, hätte es gereicht, eine Handvoll Berufe zu beobachten. Die Streuung auf weitere Tätigkeiten deutet darauf hin, dass sich Effekte schwerer finden lassen und in jedem Land anders auftreten. Wer Umschulungen oder interne Weiterbildung plant, hat zumindest eine grobe Karte dessen, was Menschen tatsächlich in den Chat tragen.

Die Daten zeigen den Konsumenten-Chat, nicht den Unternehmenseinsatz

Die Stichprobe hat klare Grenzen. Sie umfasst nur arbeitsbezogene Nachrichten aus Einzeltarifen von ChatGPT. Nachrichten aus Unternehmenskonten und die Nutzung von Codex fehlen, also genau die Umgebungen, in denen Firmen KI in Abläufe einbauen und Agenten direkt mit Code arbeiten. Das Ergebnis beschreibt Einzelne, die sich das Werkzeug selbst ausgesucht haben, nicht Organisationen, die es gekauft haben.

Die Nachrichten ordnet zudem ein automatischer Klassifikator zu, nachdem identifizierende Angaben entfernt wurden. Kleine Gruppen veröffentlicht OpenAI nicht, den Ergebnissen wird statistisches Rauschen hinzugefügt. Das schützt die Privatsphäre, doch Fehler des Klassifikators wandern direkt in die Anteile, und von außen kann sie niemand prüfen, weil die Originalnachrichten bei OpenAI bleiben. Der Rückgang von 56,0 auf 51,1 Prozent kann ebenso gut neue Nutzer mit anderen Gewohnheiten oder Änderungen am Produkt selbst abbilden.

Unternehmenskonten und fremde Studien entscheiden über den Wert der Daten

Die nächste Ausgabe wird zeigen, wie ernst OpenAI die Rolle als Datenquelle für die Forschung nimmt. Mit Unternehmenskonten und Codex käme die Arbeit in die Tabelle, die sie heute nicht sieht. Der zweite Test sind unabhängige Studien, die die Daten mit Löhnen oder Einstellungen verknüpfen und zu Schlüssen kommen, die OpenAI nicht selbst in seine Mitteilung geschrieben hat.

Liliths Urteil

OpenAI hat Ökonomen das Schaufenster geöffnet, in das Menschen ihre Arbeit freiwillig in den Chat tragen. Das Hinterlager mit Unternehmenskonten und Codex bleibt verschlossen, und genau dort entscheidet sich, wem KI die Arbeit abnimmt und wem sie sie nur beschleunigt.