Anthropic veröffentlichte am 16. Oktober einen technischen Bericht mit dem Titel How employment is changing at Anthropic, verfasst von vier Forschern des Anthropic Institute. Er stützt sich auf unternehmenseigene Daten zur Agentennutzung, zu Code, Einstellungen und Mitarbeiterinterviews, um zu zeigen, was mit der Arbeit in einer Organisation geschieht, die KI-Agenten intensiver nutzt als fast jede andere.

Agenten erfassen jetzt mehr Stunden als Menschen

Die Forscher vergleichen zwei Kennzahlen. Die Arbeitszeit von Agenten ist die Zeit, in der ein Agent tatsächlich läuft, einschließlich Inferenz und Tool-Nutzung; Wartezeiten von mehr als 30 Minuten werden ausgeschlossen. Die menschliche Arbeitszeit ergibt sich aus der Mitarbeiterzahl multipliziert mit 40 Stunden pro Woche. Auf dieser Grundlage überstiegen autonome und interaktive Agentenstunden zusammen erstmals im März 2026 die menschlichen Arbeitsstunden.

Die zentrale Kennzahl ist enger gefasst. Zählt man nur interaktive Sitzungen, die Mitarbeiter selbst starten und steuern, einschließlich ihrer Subagenten, arbeiteten die Agenten bis August etwa sechsmal so viele Stunden wie ihre menschlichen Betreuer. Der Bericht stellt zudem fest, dass etwa 80% der Zeit in einer Claude-Sitzung mit dem Warten auf menschliche Eingaben verbracht wird.

Weniger Berufseinsteiger, andere Einstellungspraxis

Seit Anfang 2025 ist der Anteil von Mitarbeitern auf Einstiegsniveau in technischen Abteilungen von 21% auf 14% gesunken. Bei neuen technischen Einstellungen fiel der Anteil der Berufseinsteiger von 27% auf 9%. Stellenausschreibungen für Einstiegspositionen gingen besonders stark nach Dezember 2025 zurück. Dies geschah, während sich das Unternehmen im vergangenen Jahr verdreifachte, sodass die technischen Einstellungen in absoluten Zahlen dennoch wuchsen.

In einer Umfrage vom April 2026 gaben die meisten Führungskräfte an, dass KI die Fähigkeiten verändert habe, auf die sie bei Einstellungen achten. Etwa ein Drittel der Manager im Bereich Machine Learning und ein Fünftel der Manager im Software Engineering gaben an, wegen KI weniger einzustellen. Eine automatisierte Auswertung von Interview-Bewertungsbögen ergab, dass sich Erwähnungen des kreativen Einsatzes von KI-Tools durch Kandidaten bei technischen Rollen seit 2024 etwa verdreifacht und bei anderen Rollen vervierfacht haben. Bei technischen Kandidaten nahmen Kommentare zu Autonomie und Urteilsvermögen am stärksten zu, während Kommentare zu Fachwissen zurückgingen.

Die Einschränkungen

Hier untersucht Anthropic sich selbst, und die Autoren sind offen bezüglich der Grenzen. Anthropic sei ein ungewöhnliches Unternehmen, warnen sie, und viele seiner Praktiken ließen sich nicht auf die gesamte Wirtschaft übertragen. Die Einführung der Tools erfolgte nicht zufällig: Ingenieure, die große Projekte planten, haben Agenten möglicherweise gezielt dafür eingesetzt, und schnelles Geschäftswachstum könnte die Produktivität von sich aus steigern. Mehrere Kennzahlen beruhen auf automatisierter Klassifizierung, und die Ergebnisse beschreiben Korrelationen, keine belegten Wirkungen von KI. Die Autoren sagen zudem, KI könne Arbeitskräfte verdrängen, und fordern öffentliche Maßnahmen zu Umschulung und Einkommensunterstützung.

Was das für Sie bedeutet, wenn Sie KI-Tools lernen

Die Fähigkeiten, auf die Anthropic jetzt achtet, sind genau jene, die Agenten nicht liefern: ein klares Ziel setzen, selbstständig arbeiten und das Ergebnis beurteilen. Um diese aufzubauen, üben Sie, einem Agenten wie Claude Code eine ganze Aufgabe zu übergeben und das Ergebnis zu prüfen, statt einem Chatbot nur Fragen zu stellen. Für Arbeit, die nichts mit Code zu tun hat, ist ein Assistent wie Claude ein risikoärmerer Ort, um zu lernen, wie man eine KI briefed, ihre Antwort prüft und korrigiert. Die eigenen Daten des Berichts unterstreichen diesen Punkt: Agenten verbringen die meiste Zeit einer Sitzung mit Warten auf einen Menschen, daher bleibt es der menschliche Anteil der Arbeit, zu wissen, was man verlangen und wie man es überprüfen muss.