Anthropic hat seinen internen Beschäftigungsbericht vorgelegt: Die Arbeitszeit intelligenter Agenten erreicht das Sechsfache der menschlichen Arbeitszeit, das „Zeitalter der Meta-Arbeit“ ist angebrochen.

Am 16. Oktober nach Ortszeit in den USA veröffentlichte Anthropic einen internen Forschungsbericht über seine eigene Arbeitskräftestruktur – „Wie sich die Beschäftigung bei Anthropic verändert“ (How Employment is Changing at Anthropic).

Diese Studie basiert auf internen Beschäftigungsaufzeichnungen, Telemetriedaten zur Nutzung von KI, Kennzahlen zur Mitarbeiterleistung, Mitarbeiterumfragen, internen Kommunikationsprotokollen und Kalenderdaten von Anthropic sowie Bewertungskarten für Einstellungsentscheidungen. In Kombination mit 17 ausführlichen Mitarbeiterinterviews analysiert sie systematisch die Veränderungen von Arbeitsinhalten, Einstellungsstruktur und Arbeitskräftebedarf des Unternehmens nach der umfassenden Anwendung von KI.

Der Bericht stellt vier Haupterkenntnisse vor:

Zuerst ist der Anteil der Einstellungen für technische Einstiegspositionen bei Anthropic deutlich gesunken, von 27 % Anfang 2025 auf 9 % im Jahr 2026. Die Gesamtbeschäftigungsgröße des Unternehmens expandiert jedoch weiterhin, und es sind die Einstiegspositionen, die unter Druck geraten, nicht die Gesamtzahl der Stellen.

Zweitens steigt die Arbeitszeit von KI-Agenten rasant an. Bis August 2026 haben die interaktiven Agenten, die direkt von Anthropic-Mitarbeitern angeleitet werden, eine Arbeitszeit erreicht, die sechsmal so hoch ist wie die der menschlichen Bediener. Die Produktivität in mehreren Positionen hat sich verbessert, und das Forschungsteam hat den unabhängigen Beitrag der KI durch eine kontrollierte Analyse weiter bewertet.

Drittens unterliegt der Arbeitsinhalt der Mitarbeiter einem strukturellen Wandel. Die Mitarbeiter verlagern ihren Arbeitsschwerpunkt allmählich von der direkten Ausführung von Aufgaben hin zum Erstellen von Tools, zur Überwachung von Arbeitsabläufen und zur Verwaltung von Agenten. Gleichzeitig wird die menschliche Aufmerksamkeit zu einem neuen Engpass, und die Einstellungskriterien verlagern sich von Fachkompetenz hin zu Selbstständigkeit und Urteilsvermögen.

Viertens hat Anthropic bereits damit begonnen, Frühwarnsysteme und interne Personalanpassungsmechanismen aufzubauen. Der Bericht weist jedoch darauf hin, dass die unternehmensweiten Gegenmaßnahmen noch nicht ausreichen, um breitere gesellschaftliche Probleme wie die Verengung der Einstiegspositionen zu lösen.

Als eines der Unternehmen an der Spitze der KI-Anwendung bieten diese internen Veränderungen bei Anthropic ein Beispiel dafür, wie KI die Arbeitsweise und den Einstellungsbedarf anderer Unternehmen beeinflussen könnte.

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Einstellungsrückgang bei Einstiegspositionen

Die auffälligste Daten im Bericht ist der starke Rückgang des Anteils der Einstellungen für technische Einstiegspositionen.

Seit Anfang 2025 ist der Anteil der Anfänger im technischen Bereich von Anthropic von 21 % auf 14 % gesunken, und der Anteil der Einstellungen für technische Einstiegspositionen fiel von 27 % auf 9 %. Nach Dezember 2025 ging die Zahl der Stellenanzeigen für Einstiegspositionen besonders deutlich zurück.

Rückgang der Einstellungen für technische Einstiegspositionen bei Anthropic

Diese Veränderung rührt nicht von einer Schrumpfung des Unternehmens her. Im Gegenteil: Anthropic hat seine Größe im letzten Jahr verdreifacht, und die absolute Zahl der technischen Stellen steigt weiterhin. Was sich wirklich verändert hat, ist die Einstellungsstruktur: Neue Stellen konzentrieren sich stärker auf mittlere, höhere und Expertenebenen, und der Eingang für Einstiegspositionen hat sich deutlich verengt.

Die Diskussion über den Bedarf an Einstiegspositionen tauchte erstmals im Januar 2026 in der zentralen technischen Abteilung auf.

Einige Teams, die Claude intensiv nutzen, stellten fest, dass routinemäßige Ingenieuraufgaben wie grundlegendes Codieren und Fehlersuche zunehmend vom Modell erledigt werden können. Die Position des Leistungsingenieurs ist besonders betroffen. Ein Befragter gab an, dass dies den Personalbedarf des Teams fast über Nacht verändert habe.

In Positionen mit hoher Komplexität bei der Nutzung von Claude wachsen die Anfängerzahlen relativ langsam

Bis April 2026 begannen die Ingenieur- und Forschungsteams systematisch das Einstellungsgewicht für niedrigere Positionen zu senken. Eine interne Umfrage in diesem Monat zeigte, dass etwa ein Drittel der Manager für maschinelles Lernen und ein Fünftel der Software-Ingenieurmanager angaben, dass sie die Zahl der Einstellungen aufgrund der Nutzung von KI reduziert haben.

Dass Einstiegspositionen zuerst betroffen sind, hängt mit den Merkmalen dieser Art von Arbeit zusammen.

Einstiegsarbeit zeichnet sich in der Regel durch klare Regeln und hohe Ausführbarkeit aus, was genau der Bereich ist, in dem aktuelle große Sprachmodelle gut verarbeitet werden können. Aufgaben wie Codieren, Datenverarbeitung, Dokumentenorganisation und Kundensupport sind in unterschiedlichem Maße von KI betroffen, und die Fähigkeit des Modells, diese Arbeiten zu erledigen, verbessert sich kontinuierlich.

Wenn die Fähigkeiten des Modells alle paar Monate einen Sprung machen, werden wahrscheinlich zuerst die „untersten Stufen“ der Fähigkeitsleiter ersetzt.

Nichttechnische Abteilungen zeigen einen ähnlichen Trend. Normalerweise steigt bei der Expansion von Unternehmen die Zahl der Mitarbeiter in Unterstützungsabteilungen wie Verwaltung, Finanzen und Personal entsprechend an. Bei Anthropic hingegen behält das Unternehmen trotz schneller Expansion eine schlanke Verwaltungskonfiguration bei, indem es Agentenassistenten, automatisierte Prüfungen und die Auslagerung von Ticketdiensten einsetzt.

Ein Verwaltungsassistent hat einen persönlichen Assistenten-Agenten für Terminverwaltung und E-Mail-Klassifizierung entwickelt und gab an, dass das Team die Phase der Nutzung von Claude zur Verbesserung von administrativen Einstiegspositionen hinter sich hat und sich der Arbeitsschwerpunkt nun auf höhere Koordinations- und Planungsaufgaben verlagert.

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Die Arbeitszeit von Agenten erreicht das Sechsfache der der Mitarbeiter

Hinter der Veränderung der Einstellungsstruktur steht die schnelle Verbreitung von Agenten im Unternehmen.

Im März 2026 überschritt die kumulierte Arbeitszeit der beiden Arten von KI-Agenten – die intern autonom laufen und die direkt von Mitarbeitern angeleitet werden – bei Anthropic zum ersten Mal die Arbeitszeit der menschlichen Mitarbeiter. Danach stieg die Arbeitszeit der Agenten weiter an. Bis August dieses Jahres haben allein die interaktiven Agenten, die direkt von Mitarbeitern angeleitet werden, eine Arbeitszeit erreicht, die sechsmal so hoch ist wie die der menschlichen Mitarbeiter.

Die Arbeitszeit von Agenten hat die der Menschen überschritten

Zahlreiche Agenten werden im Bereich der Software-Engineering eingesetzt und übernehmen Aufgaben wie die Generierung von Testfällen, Code-Prüfungen, Infrastrukturwartung und die Migration von Codebasen. Diese Daten umfassen noch nicht die vollständig autonom laufenden Agentencluster. Für einzelne Ingenieure bedeutet dies, dass sie mehrere Agenten gleichzeitig anweisen können, kontinuierlich Aufgaben auszuführen, und den von ihnen generierten Code und die Analyseergebnisse überprüfen können. Die Arbeit der Ingenieure verlagert sich allmählich vom persönlichen Codieren hin zur Aufgabenverteilung und Ergebnisprüfung.

Die Veränderung der Produktivität spiegelt sich auch in konkreten Daten wider. Der Bericht zeigt, dass die durchschnittliche Anzahl von Code-Commits pro Ingenieur innerhalb von 6 Monaten auf das Fünffache anstieg, die Anzahl der verarbeiteten Abfragen von Datenwissenschaftlern stark zugenommen hat, und die Leistung von nichttechnischen Positionen wie Anwälten, Kreditorenbuchhaltern und Verkäufern ebenfalls gestiegen ist.

Die Produktivität der Mitarbeiter steigt sprunghaft an, nachdem mehrere Funktionsabteilungen von Anthropic KI-Technologien eingeführt haben

Um Störfaktoren wie das Geschäftswachstum auszuschließen, verwendete das Forschungsteam eine kontrollierte Analysemethode. Sie verfolgten 192 Ingenieure, die Codierungsagenten eingeführt hatten, und nahmen 74 Ingenieure, die das Tool im gleichen Zeitraum noch nicht eingesetzt hatten, als Kontrollgruppe, um die Schätzung anhand von individuellen und monatlichen Zwei-Wege-Festeffekten durchzuführen.

Die Ergebnisse zeigen, dass nach der Einführung von Codierungsagenten die Anzahl der Code-Commits der Ingenieure statistisch signifikant und schnell angestiegen ist.

Die Leistung der Anthropic-Ingenieure steigt nach Einführung von Codierungsagenten an, und die Rückrollrate von KI-generiertem Code unterscheidet sich nicht signifikant von handgeschriebenem Code

Der Bericht analysiert auch die Frage, ob KI Code von niedriger Qualität erzeugt.

Das Forschungsteam verglich den Code, der direkt von Agenten erzeugt wurde, und den Code, der manuell vom selben Mitarbeiter im selben Monat und im selben Code-Verzeichnis geschrieben wurde, und verwendete den Anteil des Codes, der innerhalb von 90 Tagen gelöscht oder zurückgerollt wurde, als Qualitätsbewertungsindikator. Die Ergebnisse zeigen, dass es keinen statistisch signifikanten Unterschied in der Codequalität zwischen beiden gibt. Zumindest aus Sicht der Code-Rückrollrate schneidet der von KI generierte Code genauso gut ab wie der von Menschen handgeschriebene Code.

Die Produktivität in nichttechnischen Positionen hat sich ebenfalls verbessert. Der Bericht zeigt, dass Vertriebsmitarbeiter nach der Einführung von Agenten eine höhere Anzahl von Kundentransaktionen abgeschlossen haben. Ein Kundenbetreuer schätzt, dass Claude etwa 20 % der routinemäßigen Arbeit automatisiert hat, einschließlich der Erstellung von E-Mails und der Bedienung von Kundenverwaltungssystemen.

Ein anderer Befragter gab an, dass die durch Automatisierung freigesetzte Zeit es ihm ermöglicht, die Anzahl der Kundengespräche um 30 % zu erhöhen.

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Vom Aufgabenausführer zum Agentenverwalter

Das Wachstum der Anzahl von Agenten und die Steigerung der Produktivität haben die Mitarbeiter nicht von der Arbeit befreit. Im Gegenteil: Die menschliche Aufmerksamkeit wird allmählich zu einem Engpass für die Leistung der Agenten.

Der Bericht zeigt, dass in interaktiven Sitzungen die Agenten etwa 80 % der Zeit im Wartezustand sind und darauf warten, dass Menschen Anweisungen erteilen, Ergebnisse bestätigen oder die nächste Richtung vorgeben.

Das Forschungsteam hat zudem die von Agenten ausgegebenen Tokens nach der Lesegeschwindigkeit eines durchschnittlichen Menschen in Lesezeit umgerechnet. Die Ergebnisse zeigen, dass der Inhalt, der durch interaktive Claude-Sitzungen in nichttechnischen Abteilungen erzeugt wird, bereits einen beträchtlichen Teil der wöchentlichen Arbeitszeit der Mitarbeiter einnimmt. Das bloße Lesen und Verarbeiten von KI-generiertem Inhalt wird bereits zu einer nicht zu vernachlässigenden Arbeitsbelastung.

Allein das Lesen der Ausgaben von Claude entspricht einer Vollzeitarbeitsbelastung

Angesichts dieser Veränderung haben die Mitarbeiter allmählich eine neue Arbeitsweise entwickelt. Der Bericht nennt sie „Meta-Arbeit“ (meta-work), also verwaltende Arbeiten rund um Agenten, einschließlich der Erstellung von Verwaltungstools, der Formulierung von ständigen Anweisungen, des Entwurfs von Überwachungs-Dashboards und der Anordnung gegenseitiger Überprüfungen zwischen verschiedenen Agenten. Der Kern dieser Art von Arbeit besteht darin, nicht mehr direkt konkrete Aufgaben auszuführen, sondern die Prozesse zu entwerfen und zu verwalten, in denen Aufgaben von KI erledigt werden.

Relevante Daten haben diesen Wandel ebenfalls aufgezeichnet. Im Herbst 2025 machte die „Meta-Arbeit“ etwa 10 % der interaktiven Claude-Sitzungen der Mitarbeiter aus. Bis zum Frühjahr 2026 stieg dieser Anteil auf 22 %. Das Wachstum stammt hauptsächlich aus Aktivitäten zur Agentenverwaltung, einschließlich der Erstellung von Spezifikationen für Multi-Agenten-Systeme, der Anordnung von gegenseitigen Überprüfungen durch Agenten und der Überwachung des Betriebszustands von Arbeitsabläufen.