Anthropic veröffentlichte am 22. Oktober 2026 einen Bericht über den Einsatz von KI im eigenen Unternehmen. Er beschreibt Veränderungen bei technischen Nachwuchskräften und der Arbeit mit KI-Agenten. Die Zahlen beziehen sich auf Anthropic; sie sind keine repräsentative Messung für den gesamten Arbeitsmarkt. (The Guardian berichtete über das Veröffentlichungsdatum.)
Was sich bei Nachwuchskräften und KI-Agenten verändert hat
Anthropic zufolge sank der Anteil von Nachwuchskräften an den Beschäftigten der technischen Abteilungen seit Anfang 2025 von 21 auf 14 Prozent. Davon zu unterscheiden ist der Anteil der Nachwuchskräfte an den Neueinstellungen in diesen Abteilungen: Er ging im selben Zeitraum von 27 auf 9 Prozent zurück.
| Messgröße | Von Anthropic berichteter Wert | Was gezählt wird |
| Nachwuchskräfte in technischen Abteilungen | 21 auf 14 Prozent | Anteil an den dort Beschäftigten seit Anfang 2025 |
| Nachwuchskräfte bei Neueinstellungen | 27 auf 9 Prozent | Anteil an den Neueinstellungen in technischen Abteilungen seit Anfang 2025 |
| Arbeitsstunden von KI-Agenten | Erstmals mehr als menschliche Arbeitsstunden im März 2026 | Summe autonomer und interaktiver Agentenstunden |
| Von einzelnen Beschäftigten gesteuerte Agenten | Sechsmal so viele Stunden wie ihre betreuenden Beschäftigten im August 2026 | Separater Vergleich für individuell eingesetzte Agenten |
Die beiden Beschäftigtenzahlen beschreiben Anteile, nicht die Gesamtzahl der Mitarbeitenden. Auch die Agentenwerte beziehen sich auf unterschiedliche Berechnungen: Der erste vergleicht die Summe autonomer und interaktiver Agentenstunden mit menschlichen Arbeitsstunden. Der zweite betrifft Agenten, die einzelne Beschäftigte einsetzen.
Für die Agentenstunden zählte Anthropic Laufzeit, Inferenz und aktive Werkzeugnutzung. Wartezeiten von mehr als 30 Minuten blieben außen vor; Unteragenten flossen gebündelt ein. Die menschlichen Arbeitsstunden schätzte das Unternehmen anhand der Beschäftigtenzahl und einer angenommenen 40-Stunden-Woche.
Wie Anthropic die Zahlen ermittelte
Der Bericht stützt sich auf interne Daten zu Beschäftigung, KI-Nutzung, Arbeitsergebnissen, Umfragen, Kommunikation, Kalendern und Einstellungsentscheidungen sowie auf 17 Gespräche mit Beschäftigten. Das ergibt ein detailliertes Fallbeispiel aus einem Unternehmen, aber keine repräsentative Schätzung für andere Arbeitgeber.
Bei einem Vergleich zur Nutzung von Programmieragenten stellte Anthropic 192 Beschäftigte, die solche Werkzeuge einsetzten, 74 Personen ohne diese Nutzung gegenüber. Das Unternehmen betont, dass die Entscheidung für die Werkzeuge nicht zufällig fiel: Beschäftigte vor größeren Projekten könnten eher dazu gegriffen haben. Der Vergleich allein zeigt daher nicht, dass die Agenten die Unterschiede bei den Arbeitsergebnissen verursacht haben.
Anthropic berichtete außerdem, dass Programmierbeiträge pro Ingenieur das Fünffache des Niveaus sechs Monate zuvor erreichten. Mehr erzeugter Code belegt nach Angaben des Unternehmens weder bessere Software noch größere geschäftliche Wirkung.
Eine weitere Kennzahl betrifft die sogenannte Meta-Arbeit: Tätigkeiten rund um die Koordination von Agenten, etwa Vorgaben für mehrere Agenten zu formulieren und deren Ergebnisse zu prüfen. Ihr Anteil stieg laut Anthropic von 10 Prozent der interaktiven Claude-Sitzungen im Herbst 2025 auf 22 Prozent im Frühjahr 2026. Grundlage war eine automatisierte Auswertung von 2.000 einzeiligen Chat-Zusammenfassungen. Der Wert beschreibt den Anteil der Sitzungen, nicht den Anteil der Arbeitszeit.
Was eine separate Arbeitsmarktstudie beiträgt
Eine auf arXiv veröffentlichte Studie berichtet, dass das Arbeitslosigkeitsrisiko in US-Berufen mit hoher KI-Exposition bereits Anfang 2022 zu steigen begann. Laut Abstract traten Hochschulabsolventen ab dem Abschlussjahrgang 2021 seltener in solche Berufe ein; die Unterschiede öffneten sich vor Ende 2022 und damit vor der Veröffentlichung von ChatGPT.
Die Autoren werteten monatliche US-Daten zur Arbeitslosenversicherung, Millionen LinkedIn-Profile und Millionen Hochschullehrpläne aus. Für Absolventen mit stärker auf große Sprachmodelle ausgerichteten Studieninhalten berichtet die Studie nach dem Start von ChatGPT kürzere Suchzeiten nach einer Stelle. Wer eine Stelle in einem besonders stark exponierten Beruf fand, erzielte zudem ein höheres Einstiegsgehalt. Die Autoren sehen darin Hinweise auf Entwicklungen, die schon vor generativer KI einsetzten. Die Ergebnisse zeigen nicht, dass KI keine Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt hat. (Studie auf arXiv)
Kritik an der Deutung der Ergebnisse
In einem am 23. Oktober 2026 veröffentlichten Bericht gab The Guardian Einwände von Forschenden wieder. Der Yale-Sozialwissenschaftler Julián Posada kritisierte die Perspektive eines Unternehmens, das Investoren gewinnen wolle, und bemängelte eine unabhängige externe Bewertung. Morgan Frank, Mitautor der Arbeitsmarktstudie, verwies darauf, dass sich die dort beschriebenen Verschlechterungen bereits vor dem Start von ChatGPT abzeichneten. Dylan Baker vom Distributed AI Research Institute wandte sich gegen die Darstellung menschlicher Aufmerksamkeit als Engpass: Softwareentwicklung sei auch ein sozialer und zwischenmenschlicher Prozess.
Anthropics Zahlen beschreiben damit Veränderungen im eigenen Betrieb und die dort verwendeten Messgrößen. Die separate US-Studie untersucht andere Bevölkerungsdaten und einen längeren Zeitraum; keine der beiden Perspektiven macht aus dem unternehmensinternen Fall eine repräsentative Aussage über Beschäftigung in Deutschland.
