Was Sie Tun
Erforsche lebende Organismen und biologische Systeme, die nicht in die üblichen Bereiche der Lebenswissenschaften eingeordnet sind.
Beschäftigungsauswirkung
7.5K
Beschäftigte Personen
149.8K
Geschätzte globale Auswirkungen (extrapoliert aus US-Marktdaten)
KI-Auswirkungsübersicht
Während KI einige datenorientierte Aufgaben automatisiert, bleiben zentrale menschliche Fähigkeiten wie Hypothesengenerierung, interdisziplinäre Integration und praktische Feldarbeit weniger gefährdet.
Detaillierte Analyse
Die Kategorie ‚Life Scientists All Other‘ umfasst ein breites Spektrum an Forschungs- und Experimentierrollen, die häufig spezialisiertes Wissen und Kreativität erfordern. KI-Technologien werden zunehmend für repetitive und komplexe Datentätigkeiten eingesetzt – etwa in Diagnostik, Simulation oder automatisierter Datenanalyse – doch das Entwerfen von Experimenten, die Interpretation differenzierter Befunde und die Anpassung der Forschung an neue Kontexte sind für KI derzeit schwer vollständig zu automatisieren. Einige Spezialisierungen innerhalb dieser Gruppe sind stärker automationsgefährdet (vor allem solche mit überwiegend rechnerischen und routinemäßigen Aufgaben), während andere sich zu höherwertigen, integrativen Aufgaben verlagern werden.
Gelegenheit
"Die größten Erträge erzielen jene, die wissenschaftliche Expertise mit Anpassungsfähigkeit, digitaler Kompetenz und Kooperationsbereitschaft über Disziplinen hinweg verbinden."
KI-Risikobewertung
Risikoniveau variiert je nach Erfahrungsniveau
Junior-Ebene
Einstiegspositionen mit Fokus auf Datenerhebung, -bereinigung oder Routineanalysen sind am stärksten von KI-Automatisierung bedroht; frühzeitiges Upskilling in digitalen Methoden bleibt jedoch wertvoll.
Mittlere Ebene
Fachkräfte, die Studien entwerfen und KI-Ergebnisse interpretieren können, bleiben unverzichtbar, obwohl sich Rollen hin zur KI-Überwachung und -Integration verschieben könnten.
Senior-Ebene
Führung, Projektleitung, Förderantragstellung und Mentoring werden wahrscheinlich nicht automatisiert; Mehrwert entsteht durch strategische Aufsicht und interdisziplinäre Vision.
KI-Gesteuerte Berufsprognosen
2 Jahre
Kurzfristige Perspektive
Berufsperspektive
Kurzfristig werden die meisten Lebenswissenschaftler/innen durch KI-gestützte Werkzeuge für Literaturrecherche, Datenvorverarbeitung und prädiktive Analysen produktiver. Direktes Stellenabbau ist unwahrscheinlich, aber Rollen werden sich zu verschieben beginnen.
Übergangsstrategie
Melden Sie sich für Online-Kurse zu KI für Wissenschaftler an, besuchen Sie Seminare zu Datenethik und integrieren Sie Automatisierungstools in tägliche Forschungs-Workflows.
5 Jahre
Mittelfristige Auswirkung
Berufsperspektive
KI-gesteuerte Automatisierung wird mehr Forschungs-Workflows standardisieren und Druck auf Inhaber veralteter Tech-Fähigkeiten ausüben; zugleich steigt die Nachfrage nach Lebenswissenschaftlern, die KI mit biologischer Expertise verbinden.
Übergangsstrategie
Bauen Sie interdisziplinäre Teams auf, erwerben Sie Qualifikationen in KI-gestützter Forschung, beteiligen Sie sich an technologiepolitischen Diskussionen und entwickeln Sie Fachkompetenz in Forschungsethik.
7+ Jahre
Langfristige Vision
Berufsperspektive
Rollen können sich aufspalten: Einige Lebenswissenschaftler spezialisieren sich als KI-Betreiber/Designer, andere führen interdisziplinäre Programme oder übernehmen regulatorische, öffentliche Advocacy- oder strategische Forschungsaufgaben. Manche Routineaufgaben dürften abnehmen.
Übergangsstrategie
Wechseln Sie in Führungspositionen, Regulatory Affairs oder sektorübergreifende Kooperationen; streben Sie weiterführende Abschlüsse in Computational Biology, Wissenschaftspolitik oder Bioethik an.
Branchentrends
KI-gesteuerte Wirkstoff- und Therapieentdeckung
Lebenswissenschaftler/innen müssen lernen, KI-generierte Hypothesen und Validierungsabläufe zu interpretieren.
Citizen Science und öffentliche Beteiligung
Wissenschaftler, die breitere Gemeinschaften einbinden und effektiv kommunizieren können, sind gefragt.
Zunehmende Regulierung und Datenschutz
Lebenswissenschaftler/innen benötigen zunehmend Fähigkeiten in Compliance, Ethik und Politikanalyse.
Interdisziplinäre Forschungsinitiativen
Fördert neue Karrieremobilität für diejenigen, die Biologie, Informatik und Politik zu Synthesen verbinden können.
Laborautomatisierung
Techniker/innen und Analyst/innen müssen sich von repetitiven Aufgaben hin zur Verwaltung automatisierter Plattformen und zur Fehlerbehebung in Workflows entwickeln.
Open Data und FAIR-Prinzipien
Erhöht die Anforderungen an Fähigkeiten in Datenmanagement, Open Science und Zusammenarbeit; KI wird unterstützen, aber menschliche Aufsicht nicht ersetzen.
Personalisierte und präzisionsmedizinische Versorgung
Beschleunigt die Nachfrage nach interdisziplinärer Expertise, einschließlich Bioinformatik, Datenschutz und translationale Wissenschaft.
Preprint und offenes Publizieren
Kenntnisse zu Open Access und Strategien wissenschaftlicher Kommunikation werden essenziell.
Remote- und virtuelle Zusammenarbeit/
Digitale Kompetenz und Projektmanagementfähigkeiten sind bei stärker verteilten Forschungsteams gefragter.
Nachhaltige und ethische Innovation
Wachsende Fokussierung auf die globalen Auswirkungen und ethischen Implikationen von Forschungskapazitäten.
KI-Resistente Fähigkeiten
Versuchsplanung und Hypothesengenerierung
Wissenschaftliche Kommunikation (mündlich und schriftlich)
Ethik und Integrität in der Forschung
Alternative Karrierewege
Spezialist für regulatorische Angelegenheiten
Sichert die Einhaltung von Sicherheits- und Umweltstandards in der Produktentwicklung.
Relevanz: Wachsende Nachfrage nach Expert:innen, die Wissenschaft und rechtlich-regulatorische Bereiche verbinden, während KI-automatisierte Forschung zunimmt.
Wissenschaftspolitischer Analyst
Berät Entscheidungsträger zu wissenschaftlichen Fortschritten und deren gesellschaftlichen Auswirkungen, insbesondere an den Schnittstellen von KI und Biotechnologie.
Relevanz: Politische Positionen sind gegen Automatisierung geschützt, da sie überzeugende Kommunikation und systemisches Denken erfordern.
Bioethiker/in
Berät zu ethischen Auswirkungen fortschrittlicher Forschung, insbesondere im Bereich KI und Genomik.
Relevanz: Felder mit ausgeprägten menschlichen/juristischen Entscheidungsrollen und Aufsicht sind gegenüber Automatisierung resistent.
Aufstrebende KI-Tools-Tracker
Vollständiger KI-Auswirkungsbericht
Zugriff auf den vollständigen KI-Auswirkungsbericht erhalten, um detaillierte Einblicke und Empfehlungen zu erhalten.
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