ChatGPT im Beruf: Was die neuen OpenAI-Signals-Daten zu 165 Tätigkeiten zeigen

Von Chat-Nachrichten zu Tätigkeitsmustern

ChatGPT im Beruf lässt sich mit der neuen Veröffentlichung genauer beschreiben – aber nicht vollständig messen. OpenAI ordnet beruflich bezogene Nachrichten 165 Kategorien sogenannter Intermediate Work Activities aus der US-Berufsdatenbank O*NET zu. Darunter fallen beispielsweise das Aufbereiten von Unterrichtsmaterial, die Arbeit an Marketinginhalten, Programmieraufgaben und die Analyse von Geschäftsdaten. Für die neue Veröffentlichung nennt das Unternehmen nahezu 100 Länder und Quartalsdaten vom ersten Quartal 2025 bis zum dritten Quartal 2026.

Die Zuordnung schafft eine Verbindung zu verbreiteten Berufstaxonomien. Sie sagt jedoch zuerst, welche Arten von Anfragen Menschen bei ChatGPT stellen. Daraus folgt weder, dass das Modell die Aufgabe erfolgreich gelöst hat, noch dass die gesamte berufliche Tätigkeit automatisiert wurde. Eine Klassifikation einzelner Nachrichten kann Nutzungsmuster sichtbar machen; sie ist kein Experiment über Produktivität oder Beschäftigung.

Was die 51,1-Prozent-Zahl bedeutet

Für 74 Länder, die in allen betrachteten Quartalen vorhanden waren, berichtet OpenAI eine sinkende Konzentration der am häufigsten klassifizierten Aufgaben. Die zehn verbreitetsten Kategorien machten im Durchschnitt im dritten Quartal 2026 noch 51,1 Prozent der zugeordneten beruflichen Nachrichten aus, verglichen mit 56,0 Prozent im ersten Quartal 2025. Das deutet auf eine breitere Aufgabenmischung in diesen beobachteten Ländern hin, sagt aber wenig darüber, welche einzelne Tätigkeit wirtschaftlich erfolgreicher wurde.

Ein ländervergleichendes Dashboard kann außerdem Unterschiede zeigen, die mehrere Ursachen haben. OpenAI selbst verweist unter anderem auf unterschiedliche Tätigkeitsprofile und unterschiedlichen Zugang zu KI. Es wäre methodisch falsch, einen hohen Anteil bestimmter ChatGPT-Anfragen unmittelbar als Produktivitätsvorsprung eines Landes zu interpretieren. Ebenso wäre es ein Kategorienfehler, individuelle ChatGPT-Nutzung auf die Belegschaft aller Unternehmen hochzurechnen.

Datenschutz, Stichprobe und fehlende Gruppen

Der Datensatz umfasst nach OpenAI-Angaben berufliche Nachrichten auf individuellen ChatGPT-Plänen. Enterprise-Unterhaltungen und Codex werden ausdrücklich ausgeschlossen. Gerade in professioneller Softwareentwicklung und bei dauerhaft arbeitenden Unternehmensagenten fehlt deshalb ein relevanter Ausschnitt. OpenAI veröffentlicht aggregierte Statistiken und beschreibt eine automatisierte Klassifikation nach Entfernung identifizierender Informationen, Unterdrückung kleiner Gruppen sowie zusätzliches statistisches Rauschen. Forschende sollen keine einzelnen privaten Gespräche lesen.

AgentenCode-Einordnung: Die Veröffentlichung ist eine interessante empirische Ergänzung zu Debatten über KI-Agenten am Arbeitsplatz. Sie hilft, sinnvolle Aufgabenfelder für weitere Untersuchungen zu identifizieren. Sie beantwortet aber nicht, wie autonom Agenten tatsächlich handeln, ob ihre Ergebnisse korrekt sind, ob menschliche Kontrolle funktioniert und wie viele Stellen entstehen oder verschwinden. Dafür braucht es unabhängige Arbeitsmarkt- und Produktivitätsstudien sowie konkrete Testdaten aus realen Workflows.

Originalquellen und weiterführende Hinweise

• OpenAI – Originalmitteilung ↗
• OpenAI – Vertiefende Primärquelle ↗

AgentenFit: passenden Einsatz prüfen →

Eine Primärquelle ist kein unabhängiger Praxistest.