KI und Arbeitsmarkt: Was Anthropic im eigenen Haus misst
Am 16. Oktober 2026 hat Anthropic, das Unternehmen hinter Claude, einen Bericht über die eigene Belegschaft veröffentlicht. Die vier Autoren werteten dafür Personaldaten, Nutzungsprotokolle der KI-Agenten, Code-Statistiken, Kalender, Slack-Kanäle und Bewertungsbögen aus Bewerbungsgesprächen aus und führten 17 Interviews. Der Bericht ist damit ein seltener Blick in ein Unternehmen, in dem KI-Agenten mehr Stunden arbeiten als die Menschen, die sie beauftragen.
Ein Maßstab für einen Betrieb mit 40 Mitarbeitern ist Anthropic nicht. Das Unternehmen ist innerhalb eines Jahres auf die dreifache Größe gewachsen, verkauft das Werkzeug, das es selbst einsetzt, und schreibt selbst, dass sich viele seiner Personalentscheidungen nicht auf die übrige Wirtschaft übertragen lassen. Für die Frage, wie KI den Arbeitsmarkt verändert, ist der Bericht deshalb ein frühes Signal und kein Durchschnitt. Er zeigt, welche Arbeit sich verschiebt, wenn ein Unternehmen KI-Agenten früh und breit einsetzt. Andere Studien zeigen, wie weit diese Verschiebung in den USA und in Deutschland schon reicht.
Was Anthropic gemessen hat
Im März 2026 übertraf die Arbeitszeit der KI-Agenten bei Anthropic erstmals die Arbeitszeit der Beschäftigten. Mitgezählt sind Agenten, die selbstständig laufen, und solche, die ein Mitarbeiter im Dialog steuert. Allein in den gesteuerten Sitzungen arbeiteten die Agenten im August sechs Stunden für jede Stunde ihres Auftraggebers. Die Zahl der Code-Änderungen (Commits) pro Entwickler liegt beim Fünffachen des Werts von sechs Monaten zuvor. Im Vertrieb schließen Mitarbeiter nach der Einführung von Agenten Geschäfte mit mehr Kunden ab. Die Autoren schließen allerdings nicht aus, dass gerade die Vertriebsmitarbeiter mit den meisten Verkaufschancen zuerst umgestiegen sind.
Der zusätzliche Code wurde in diesen Daten nicht schlechter. Die Autoren verglichen Code, den Agenten geschrieben hatten, mit Code derselben Person aus demselben Monat und fanden keinen Unterschied darin, wie oft er später wieder gelöscht oder zurückgenommen wurde. Die Autoren schränken selbst ein, dass die 192 Entwickler mit Agenten den Zeitpunkt ihres Umstiegs frei gewählt haben. Der Vergleich mit 74 Entwicklern ohne Agenten ist deshalb kein kontrolliertes Experiment.
Mehr Code bedeutet auch nicht im selben Maß mehr fertige Software. Eine NBER-Studie von Demirer, Musolff und Yang misst für autonome Coding-Agenten 240 % mehr Programmieraktivität, aber nur 80 % mehr Projekte und 30 % mehr veröffentlichte Versionen. Nach ihrer Schätzung ersetzen KI und menschliche Arbeit einander kaum. Der menschliche Anteil an jedem Ergebnis bleibt das schwächste Glied und bestimmt das Tempo.
Der Engpass ist die Aufmerksamkeit
Der deutlichste Befund des Berichts betrifft die Menschen. Rund 80 % der Zeit einer interaktiven Claude-Sitzung wartet der Agent auf eine Eingabe. Selbst in den nichttechnischen Abteilungen würde es mehr als eine halbe Arbeitswoche dauern, alles zu lesen, was die Agenten für einen Mitarbeiter schreiben. Ein Befragter spricht von „einer Armee von Claudes, von denen jeder meine Aufmerksamkeit will“. Der mittlere Mitarbeiter verbringt 20 % mehr Zeit in Besprechungen als ein Jahr zuvor.
Für einen kleinen Betrieb ist das die wichtigste Lehre. Sobald KI-Agenten schneller liefern, als jemand prüfen kann, bestimmt die Prüfung den Nutzen. Für KI-generierten Code haben wir diesen Review-Engpass bereits beschrieben. Anthropics Zahlen zeigen ihn nun auch für Abteilungen ohne Technik.
Alles zu lesen, schafft niemand. Eine Delegationskarte legt deshalb für jeden Schritt eines Ablaufs fest, wo ein Mensch freigibt, wo eine Stichprobe genügt und wo eine feste Prüfung den Menschen entlastet. Ohne diese Festlegung prüft entweder niemand oder jeder alles.
Neue Arbeit: Anweisungen schreiben, Agenten führen
Bei Anthropic wächst eine neue Art von Arbeit. Der Anteil der Sitzungen, in denen Mitarbeiter Werkzeuge bauen, Agenten beaufsichtigen oder Abläufe dokumentieren, stieg von 10 % im Herbst 2025 auf 22 % im Frühjahr 2026. Die Autoren nennen das Meta-Arbeit. Die Zahl der dauerhaft hinterlegten Anweisungen für Agenten wuchs von einigen Hundert im Juli 2025 auf rund 8.500 ein Jahr später. Jeder fünfte, der in der Mitarbeiterbefragung vom April 2026 frei antwortete, beschreibt einen Wechsel von der eigentlichen Arbeit zur Führung der Agenten.
Diese 8.500 Anweisungen sind das, was wir Kontextmanagement nennen: das Wissen eines Unternehmens in einer Form, mit der Menschen und KI-Agenten arbeiten können. Es wächst Aufgabe für Aufgabe, wenn nach einem gelungenen Durchlauf jemand festhält, wie es beim nächsten Mal gehen soll. Wie aus einem einzelnen Auftrag eine solche Anweisung wird, zeigt unser Beispiel mit drei Lieferantenrechnungen. Planen Sie diese Zeit ein, wenn Sie den Nutzen eines Agenten beurteilen. Bei Anthropic betraf ein wachsender Anteil der interaktiven Claude-Sitzungen solche Meta-Arbeit.
Weniger Einstiegsstellen
In Anthropics Technik machen Berufseinsteiger einen immer kleineren Teil aus. In den technischen Abteilungen sank ihr Anteil an der Belegschaft seit Anfang 2025 von 21 % auf 14 %, ihr Anteil an den Neueinstellungen von 27 % auf 9 %. Die technischen Abteilungen wuchsen weiter, aber langsamer als Vertrieb, Finanzen und Recruiting; ihr Anteil an der Belegschaft fiel binnen eines Jahres von 61 % auf 56 %. In den Bewertungsbögen der Interviewer nahmen die Kommentare zu Selbstständigkeit und Urteilsvermögen am stärksten zu, während Fachwissen an Gewicht verlor.
Anthropic ist damit kein Einzelfall. Brynjolfsson, Chandar und Chen vom Stanford Digital Economy Lab finden in US-Lohndaten bis Juni 2026, dass die Beschäftigung von 22- bis 25-Jährigen in stark KI-exponierten Berufen rund 19 % unter dem Niveau liegt, das sie im Gleichschritt mit weniger exponierten Berufen erreicht hätte. Hosseini Maasoum und Lichtinger von der Harvard University werten Lebensläufe und Stellenanzeigen zu 65 Millionen Beschäftigten aus. Nach der breiten Verfügbarkeit generativer KI ab Anfang 2023 sank die Beschäftigung von Berufseinsteigern in Firmen, die sie einführten, innerhalb von sechs Quartalen um rund 9 % gegenüber Vergleichsfirmen. Bei erfahrenen Mitarbeitern fanden die Autoren keinen entsprechenden Bruch im Beschäftigungstrend. Beide Studien führen den Rückgang vor allem auf weniger Neueinstellungen zurück.
Werden durch KI viele arbeitslos?
Für Deutschland lautet die Antwort bisher nein, mit einem Vorbehalt bei Berufseinsteigern. Das IAB hat am 13. Oktober 2026 Daten der Bundesagentur für Arbeit zu rund 22,3 Millionen Vollzeitbeschäftigten ausgewertet. Bei den 20- bis 29-Jährigen sank die Vollzeitbeschäftigung seit 2022 in stark KI-exponierten Berufen um 3,8 %, in weniger exponierten Berufen um 2,6 %. Der Abstand ist noch nicht statistisch signifikant, wächst aber. Mit der schwachen Konjunktur hängt der Rückgang nach dem IAB mehr als doppelt so stark zusammen wie mit KI.
Das Kiel Institut findet in Daten aus Dänemark, Portugal und Schweden von 2010 bis 2023 keinen messbaren Effekt auf die Gesamtbeschäftigung, aber eine steigende Nachfrage nach höherer Qualifikation. Diese Daten enden allerdings vor der Zeit der KI-Agenten. IAB-Forscher Enzo Weber fasst die Lage in der Tagesschau so zusammen: „Wir haben keine großen Entlassungswellen, aber wir schaffen sehr wenig neue Jobs.“
In den Betrieben hat der Wandel gerade erst begonnen. Laut Bitkom nutzen 2026 erstmals 57 % der Unternehmen ab 20 Beschäftigten KI. Von den Unternehmen, die KI nutzen, planen oder diskutieren, setzen aber erst 11 % KI-Agenten ein. Anthropic beschreibt also einen Zustand, den die meisten deutschen Betriebe noch vor sich haben.
Was ein kleiner Betrieb daraus mitnehmen kann
Anthropic schließt mit Empfehlungen für Arbeitgeber. Eine breite Beteiligung der Mitarbeiter am Unternehmen ist für eine Firma mit stark gestiegener Bewertung leicht, wie die Autoren selbst schreiben. Zwei andere Vorschläge lassen sich auf einen Betrieb mit 20 oder 200 Mitarbeitern übertragen.
Der erste ist ein internes Frühwarnsystem, das je Rolle verfolgt, wie viel Arbeit die KI übernimmt. Ein kleiner Betrieb braucht dafür keine Kennzahlen-Software. Es reicht eine Liste der Aufgaben je Rolle, in der steht, welche ein KI-Agent bereits erledigt, welche er vorbereitet und welche beim Menschen bleiben. Wer diese Liste jedes Quartal aktualisiert, sieht früh, wo Zeit frei wird.
Der zweite betrifft die Frage, wofür diese Zeit genutzt wird. Die Autoren raten, Mitarbeiter innerhalb des Unternehmens neu einzusetzen, bevor Stellen wegfallen. Bei Anthropic wechselten Mitarbeiter mit mindestens einem Jahr Betriebszugehörigkeit 2026 um 50 % häufiger die Abteilung als 2025. Die Autoren berufen sich dabei auf eine Warnung von Acemoglu und Restrepo: Für die Beschäftigung gefährlich ist weniger die brillante Technik als die mittelmäßige Automatisierung, die Menschen ersetzt und kaum mehr leistet, etwa ein schlechter automatischer Kundendienst. Für die meisten Betriebe liegt die naheliegende Verwendung frei gewordener Zeit in der Arbeit, die bisher liegen blieb: Angebote nachfassen, Kampagnen planen, Auswertungen erstellen.
Das Problem der Berufseinsteiger lösen die Empfehlungen ausdrücklich nicht. Schutz für die vorhandene Belegschaft hilft niemandem, der gar nicht erst eingestellt wird, schreiben die Autoren. Für einen Ausbildungsbetrieb ist das eine praktische Frage. Wenn ein KI-Agent die Recherchen, Entwürfe und Datenpflege übernimmt, an denen Einsteiger bisher gelernt haben, braucht der Nachwuchs einen anderen Lernweg. Wir empfehlen, Einsteiger früh die Ergebnisse der Agenten prüfen und deren Anweisungen mitschreiben zu lassen, gemeinsam mit einem erfahrenen Kollegen. Das übt die Fähigkeiten, die in Anthropics Bewerbungsgesprächen an Gewicht gewannen: Selbstständigkeit und Urteilsvermögen. Ob dieser Weg so viel Fachwissen aufbaut wie die frühere Handarbeit, ist offen. Belege dafür haben wir noch nicht.
Im Enablement-Workshop unserer Einrichtung übergibt Ihr Team zwei Tage lang ganze Aufgaben an Claude, ChatGPT oder Copilot, prüft die Ergebnisse und hält fest, welche Anweisung beim nächsten Mal hilft: Enablement-Workshop besprechen.