KI kann theoretisch fast alles — aber wie viel davon passiert tatsächlich? Diese Frage beantwortet eine neue Studie von Anthropic mit einer überraschend nüchternen Antwort: deutlich weniger, als die meisten annehmen. Aber dort, wo KI ankommt, verändert sie den Arbeitsmarkt bereits messbar — vor allem für Berufseinsteiger.
Die Forscher Maxim Massenkoff und Peter McCrory haben für den neu geschaffenen Anthropic Economic Index Millionen anonymisierter Gespräche auf Claude.ai ausgewertet und mit offiziellen US-Arbeitsmarktdaten abgeglichen. Das Ergebnis ist die bislang detaillierteste Vermessung dessen, was KI am Arbeitsmarkt wirklich tut — nicht, was sie theoretisch könnte. Allerdings: Die Daten stammen überwiegend aus dem Zeitraum bis Ende 2024 — also aus einer Phase, in der autonome KI-Agenten noch in den Kinderschuhen steckten. Was das für die Aussagekraft bedeutet, dazu gleich mehr.
Die Lücke zwischen Theorie und Wirklichkeit
Das zentrale Konzept der Studie heißt „Observed Exposure" — beobachtete Exposition. Bisherige Analysen, etwa vom US-Arbeitsministerium oder von OpenAI, bewerteten, welche Berufe KI theoretisch übernehmen könnte. Anthropics Ansatz misst stattdessen, wo KI tatsächlich eingesetzt wird.
Die Kluft ist enorm: Im Bereich Computer und Mathematik könnten Sprachmodelle laut theoretischer Bewertung 94 Prozent aller Aufgaben übernehmen. Tatsächlich deckt Claude derzeit nur 33 Prozent ab. Über alle Branchen hinweg haben rund 30 Prozent der Arbeitnehmer — Köche, Mechaniker, Rettungsschwimmer — bislang keinerlei messbare KI-Exposition.
Wo KI bereits zuschlägt
Am stärksten betroffen sind Berufe an der Schnittstelle von Text und Code: Programmierer liegen mit 74,5 Prozent beobachteter Exposition ganz vorn. Es folgen Kundenservice-Mitarbeiter (70,1 Prozent) und Dateneingabe-Fachkräfte (67,1 Prozent). Auch Marktforschungsanalysten, Finanzanalysten und Software-Tester zeigen hohe Werte.
Bemerkenswert: Die Studie unterscheidet zwischen Augmentation (KI unterstützt den Menschen, 57 Prozent der Nutzung) und Automation (KI erledigt die Aufgabe eigenständig, 43 Prozent). Aktuell dominiert also noch die Zusammenarbeit — aber der Automatisierungsanteil wächst.
Keine Massenarbeitslosigkeit — aber ein stilles Signal bei Jüngeren
Die gute Nachricht zuerst: Seit Ende 2022 gibt es keinen messbaren Anstieg der Arbeitslosigkeit bei Berufen mit hoher KI-Exposition. Wer in einem „gefährdeten" Job arbeitet, verliert ihn bislang nicht häufiger als andere.
Die weniger gute Nachricht: Die Studie findet Hinweise darauf, dass die Einstellungsrate bei 22- bis 25-Jährigen in stark exponierten Berufen seit ChatGPTs Marktstart um rund 14 Prozent gesunken ist. Bestehende Stellen fallen nicht weg — aber neue werden seltener geschaffen. Ein Muster, das an den Ökonomen Korinek erinnert, der warnt: Die eigentliche Disruption zeigt sich nicht in Entlassungen, sondern im leisen Verschwinden von Einstiegspositionen.
Wer betroffen ist — und wer (noch) nicht
Die Demografie der KI-Exposition räumt mit einigen Vorurteilen auf: Arbeitnehmer in hochexponierten Berufen verdienen im Schnitt 47 Prozent mehr als jene in kaum betroffenen Jobs. Sie sind häufiger hochgebildet, 16 Prozent häufiger weiblich und doppelt so häufig asiatisch. KI trifft also nicht zuerst die Geringverdiener — sondern die Wissensarbeiter in der Mitte und am oberen Ende der Gehaltsskala.
Das deckt sich mit den Beobachtungen aus der Praxis: Jack Dorseys Block strich über 4.000 Stellen, Andy Jassy bei Amazon spricht offen davon, künftig weniger Menschen zu brauchen — und in beiden Fällen geht es um qualifizierte Bürojobs, nicht um Fließbandarbeit.
Der Blick in den Rückspiegel — und warum er trügt
Die Studie liefert die bisher präziseste Momentaufnahme. Doch genau darin liegt ihre größte Schwäche: Es ist eine Momentaufnahme aus der Vergangenheit. Die Arbeitsmarktdaten reichen bis Ende 2024, die Claude-Nutzungsdaten bilden eine Phase ab, in der autonome KI-Agenten — also Systeme, die eigenständig komplexe Aufgaben erledigen — noch kaum existierten. Seither hat sich das Tempo drastisch verändert.
Allein in den letzten Wochen: Jack Dorsey hat bei Block über 4.000 Stellen gestrichen — nicht trotz, sondern wegen guter Geschäftslage, weil KI-gestützte Teams mehr leisten als große Teams ohne KI. Blocks interner Agent Goose spart Mitarbeitern 8 bis 10 Stunden pro Woche. Amazon-CEO Andy Jassy spricht offen davon, künftig weniger Menschen zu brauchen. Das sind keine hypothetischen Szenarien — das passiert jetzt, in Echtzeit, und es betrifft qualifizierte Wissensarbeiter.
Anthropics CEO warnt — trotz eigener Daten
Der eigentliche Widerspruch liegt im Unternehmen selbst. Anthropics Studie liest sich nüchtern; ihr eigener CEO Dario Amodei tut das nicht. In einem 60-Minutes-Interview soll er gewarnt haben, dass der Arbeitsmarkt innerhalb von zwölf Monaten ins Wanken geraten und die Arbeitslosigkeit auf 20 Prozent steigen könne.
Und es geht nicht nur um Prognosen. Amodei hat bei der Morgan Stanley TMT Conference Anfang März ein Bild gewählt, das den Kern des Problems trifft: das Schachbrett mit den Reiskörnern. Ein Korn auf dem ersten Feld, zwei auf dem zweiten — auf dem 64. Feld Milliarden. Laut Amodei steht die KI-Branche gerade auf Feld 40. Was bisher beeindruckend war, werde bis Feld 64 noch einmal um ein Vielfaches übertroffen.
Genau hier liegt der blinde Fleck der Studie: Sie misst die Reiskörner auf den Feldern 1 bis 35 — und findet weniger, als manche befürchtet haben. Aber die exponentielle Kurve hat gerade erst begonnen, steil zu werden. Die Studie bildet eine Welt ab, in der Claude noch ein Textassistent war. Inzwischen verwaltet Claude Server, steuert Cluster und überprüft Features. Anthropics eigener Coding-Agent Claude Code macht allein über 2,5 Milliarden Dollar Jahresumsatz. Und die nächsten Modellgenerationen — GPT-5.4, Claude 4, Gemini 2.5 — erweitern den Angriffsradius weiter.
Ökonom Anton Korinek hat genau diesen Kipppunkt beschrieben: Solange KI nur Teile der Arbeit übernimmt, profitieren Menschen — sie konzentrieren sich auf die verbleibenden Aufgaben und werden dafür besser bezahlt. Doch je mehr Aufgaben die KI abdeckt, desto stärker kippt die Kurve. Die Anthropic-Studie zeigt: Wir sind noch auf dem aufsteigenden Teil des Buckels. Die Frage ist, wie lange noch.
Keine Entwarnung — sondern eine Baseline
Wer die Studie als Entwarnung liest, macht einen gefährlichen Fehler. Sie zeigt, dass die KI-Adoption heute noch weit hinter dem Möglichen zurückbleibt — das stimmt. Aber gerade diese Lücke ist kein Grund zur Beruhigung, sondern ein Maß dafür, wie viel Disruption noch kommt. Wenn heute erst 33 von 94 theoretisch möglichen Prozent abgedeckt sind, bedeutet das: Es gibt noch über 60 Prozentpunkte, die sich schließen werden. Die Frage ist nur, wie schnell.
Anthropic stellt den gesamten Datensatz auf Hugging Face zur Verfügung und lädt Forscher ein, eigene Analysen darauf aufzubauen. Das ist begrüßenswert. Aber der eigentliche Wert wird darin liegen, diese Messung in sechs und zwölf Monaten zu wiederholen — und zu sehen, wie schnell die Lücke zwischen Theorie und Realität schrumpft.
🎯 Was das für die Praxis bedeutet
1. Nicht entwarnen lassen: Die Studie misst die Vergangenheit, nicht die Zukunft. Die tatsächliche KI-Nutzung liegt heute weit unter dem Möglichen — aber diese Lücke schrumpft mit jeder neuen Modellgeneration und jedem neuen KI-Agenten. Wer sich von den aktuellen Zahlen beruhigen lässt, unterschätzt die exponentielle Dynamik.
2. Berufseinsteiger unter Druck: Die 14-Prozent-Delle bei den Einstellungen junger Fachkräfte ist das erste messbare Signal. Wer gerade ins Berufsleben startet oder Kinder hat, die es bald tun, sollte neben fachlichen Kompetenzen gezielt KI-Fertigkeiten aufbauen — und sich auf eine Arbeitswelt einstellen, in der Einstiegspositionen zunehmend verschwinden.
3. Das Fenster nutzen: Der Großteil der KI-Nutzung (57 Prozent) ist heute noch Augmentation, nicht Automation. Wer jetzt lernt, KI als Werkzeug einzusetzen, verschafft sich einen Vorsprung. Aber dieses Fenster wird schmaler — der Automatisierungsanteil wächst.
4. Die eigene Exposition prüfen: Anthropics offener Datensatz auf Hugging Face zeigt berufsspezifische Expositionswerte. Wer wissen will, wie betroffen der eigene Bereich wirklich ist, kann das jetzt nachschlagen — und sollte es tun, bevor die nächste Messung deutlich höhere Werte zeigt.
