Anthropic stellt fast keine Junior-Mitarbeiter mehr ein, deren Anteil innerhalb von anderthalb Jahren um 33 % drastisch gesunken ist: Die Arbeitszeit von Agenten beträgt bereits das Sechsfache der Mitarbeiter.

Anthropic-Geschäftsführer Dario Amodei hat vorhergesagt, dass bis 2030 die Hälfte der Einstiegsbüroarbeitsplätze verschwinden könnte. Jetzt zeigen die von Anthropic selbst veröffentlichten Daten bereits Auswirkungen im Technikteam: Der Anteil der Nachwuchskräfte sinkt, während die Arbeitszeit von KI-Agenten schnell ansteigt.

Eine interne Studie von Anthropic zeigt, dass seit Anfang 2025 der Anteil der Nachwuchskräfte in der Technikabteilung von 21 % auf 14 % gesunken ist, was einem relativen Rückgang von etwa 33 % entspricht. Der Anteil der Nachwuchskräfte bei den Neueinstellungen ist noch stärker gesunken und fiel im gleichen Zeitraum von 27 % auf nur 9 %. Seit Dezember 2025 sind die Stellenausschreibungen für Einstiegspositionen besonders deutlich zurückgegangen.

KI übernimmt Codierungsarbeiten, Einstellungen von Nachwuchskräften schrumpfen entsprechend

Das Schreiben von Code und das Suchen von Fehlern, die einst die Kernaufgaben waren, an denen Nachwuchingenieure ihre Fähigkeiten übten, werden heute zunehmend Claude überlassen. Bis August 2026 erreichte das Verhältnis der Arbeitszeit von Agenten zu Menschen im gesamten Unternehmen 6:1, in der Forschungsabteilung sogar bis zu 19:1. Anthropic führt diese Veränderung auf den sprunghaften Anstieg der Fähigkeiten von KI-Agenten zurück.

Die Daten bestätigen auch das Ausmaß dieser Verlagerung: Die Anzahl der Codeänderungen, die von Ingenieuren eingereicht werden, hat das 5,1-fache des vorherigen Werts erreicht, die Anzahl der Abfragen, die von Datenwissenschaftlern ausgeführt werden, das 3,1-fache, und die Anzahl der Verträge, die von der Rechtsabteilung bearbeitet werden, ebenfalls das 3,1-fache. Ein Mitarbeiter erklärte direkt in einem Bericht, dass die Steigerung der Produktivität von Ingenieuren „unsere Anforderungen an die Einstellung von Talenten über Nacht verändert hat“.

Die beschleunigte Codebereitstellung hat auch die Umgestaltung der technischen Infrastruktur vorangetrieben. Innerhalb von vier Monaten hat sich die Anzahl der Codezusammenführungen bei Anthropic um das 12-fache erhöht. Daher hat das Unternehmen ein eigenes internes Versionskontrollsystem aufgebaut, um dem stetig wachsenden Arbeitsaufkommen im Ingenieurbereich gerecht zu werden.

Diese Veränderung ist keine einfache „Maschine ersetzt Mensch“. Der Bericht zeigt, dass der Anteil der Mitarbeiter in der Technikabteilung, die überhaupt nicht direkt Code schreiben, sich im vergangenen Jahr fast halbiert hat. Die Häufigkeit, mit der Manager Code einreichen, hat sich fast verdoppelt, und das Verhältnis von Ingenieuren zu Produktmanagern hat sich auf etwa 17:1 erweitert.

Mit anderen Worten: Agenten ersetzen nicht nur die taktischen Arbeiten in Einstiegspositionen, sondern gestalten auch die Kooperationsstruktur des gesamten Ingenieursteams neu – Management- und Koordinationspositionen sind gezwungen, selbst Code zu liefern, während die Tätigkeit „andere beim Schreiben von Code zu beaufsichtigen“ selbst an Wert verliert.

Bildunterschrift: Komplexität der Claude-Nutzung und Beschäftigungswachstum in Einstiegspositionen.

Gleichzeitig steigt die absolute Zahl der Einstellungen in der Technikabteilung weiter an, aber ihr Anteil an der Gesamtbelegschaft des Unternehmens ist im vergangenen Jahr von 61 % auf 56 % gesunken. Die Vertriebs-, Finanz- und Personalabteilungen wachsen schneller, teilweise weil Codierungsagenten es auch nicht technischen Mitarbeitern ermöglichen, ihre eigenen Tools zu erstellen. Anthropic gibt ein Beispiel: Ein Vertriebsmitarbeiter hat ohne jegliche Erfahrung im Benutzeroberflächendesign nur drei bis vier Stunden gebraucht, um ein benutzerdefiniertes Dashboard und einen Prozess zu erstellen, der mehrere Tools integriert.

Die Anzahl der Sitzungen, in denen nicht technische Mitarbeiter Programmieragenten nutzen, hat ebenfalls stark zugenommen: von etwa zweimal pro Monat im August 2025 auf 90 Mal pro Monat im Mai 2026. Diese Adoptionsgeschwindigkeit stimmt mit dem Wachstumstrend von Agenten-Programmierwerkzeugen in der gesamten Branche im gleichen Zeitraum überein. Gleichzeitig beginnen einige Unternehmen, die Nutzung von KI-Agenten aus Sicherheitsgründen einzuschränken. Amazon, JPMorgan Chase, Charles Schwab und Delta Air Lines haben KI-Agenten in einigen Systemen blockiert.

Anthropic gibt an, dass das Unternehmen ein Frühwarnsystem aufgebaut hat, um Positionen zu identifizieren, die potenziell betroffen sind, und vorrangig die interne Umschulung von Mitarbeitern anstelle von Entlassungen zu priorisieren. Im Jahr 2026 ist die Wahrscheinlichkeit, dass Mitarbeiter, die mindestens ein Jahr im Unternehmen sind, monatlich in andere Abteilungen wechseln, um 50 % höher als im Jahr 2025. Zum Beispiel hat ein Produktgestaltungsteam, das früher für das Schreiben von Inhalten in der Claude.ai-App zuständig war, später einen „Kontextgraphen“ aufgebaut, der es Agenten ermöglicht, diese Inhalte selbst zu schreiben. Anschließend wechselte das Team dazu, Prompts und Bewertungen für Claude zu erstellen.

Anthropic ist der Ansicht, dass das Unternehmen KI-Agenten tief in seine eigenen Arbeitsabläufe integriert hat, sodass seine Veränderungen die Entwicklungsrichtung der Branche vorhersagen könnten. Ob andere Unternehmen nach der Einführung ähnlicher Tools dasselbe Einstellungsverhalten zeigen werden, bleibt abzuwarten. Die eigenen Daten von Anthropic zeigen jedoch, dass sich die Einstiegspositionen in der beruflichen Laufbahn im Technikbereich in weniger als zwei Jahren stark von früher unterscheiden.

Man stellt ohnehin keine Nachwuchskräfte ein: Erfahrene Fachkräfte machen den Großteil aus

Das Ingenieurteam von Anthropic selbst ähnelt einer schnell wachsenden Armee aus erfahrenen Infrastrukturingenieuren.

Der Personalbeschaffer Sebastian Cuadros hat eine Analyse auf Basis öffentlicher Daten von LinkedIn durchgeführt: Er hat 5306 Nutzer erfasst, die Anthropic als aktuellen Arbeitgeber angeben, daraus 1680 Mitarbeiter ausgewählt, die tatsächlich Ingenieurpositionen ausüben, und die 7986 früheren Stellenbeschreibungen dieser Personen vor ihrem Eintritt bei Anthropic weiter analysiert. Die Ergebnisse weichen deutlich von der üblichen Vorstellung eines „Spitzen-KI-Labors“ ab.

Diese Organisation wurde innerhalb von etwa 18 Monaten aufgebaut. Von den Ingenieuren, die noch heute bei Anthropic tätig sind, sind nur 15 Personen vor 2021 eingetreten. Im Jahr 2025 hat sich das Ingenieurteam etwa verdreifacht, als 686 Ingenieure eingestellt wurden. Bis Juni 2026 wurden weitere 455 Personen eingestellt. Derzeit hat die Hälfte der Ingenieure im Team eine Betriebszugehörigkeit von weniger als einem Jahr, 53 % sind in den letzten 12 Monaten beigetreten, und der Median der Betriebszugehörigkeit beträgt nur 10 Monate.

Diese Lebenslaufdaten zeigen auch, dass Anthropic fast keine Nachwuchingenieure einstellt. Diese Tendenz begann nicht mit dem Aufstieg von Agenten – die Einstellungsschwelle war von vornherein auf erfahrene Fachkräfte ausgerichtet. Der Median der Berufserfahrung der 1680 Ingenieure vor ihrem Eintritt in das Unternehmen beträgt 12,2 Jahre, die mittleren 50 % der Personen verfügen über 8,8 bis 16,5 Jahre Erfahrung. Nur 50 Personen haben weniger als 3 Jahre Berufserfahrung, und der Anteil der Personen mit 13 oder mehr Jahren Erfahrung beträgt 44 %. Die Einstellung von Hochschulabsolventen existiert praktisch nicht.

Das typische Profil eines neu eingestellten Ingenieurs lautet: 12 Jahre Berufserfahrung, aber erst 10 Monate im Unternehmen tätig.

Die Einstellung der sehr wenigen jungen Ingenieure erfolgt durch hochintensive Auswahl statt durch reguläre Campus-Einstellungen, wobei andere hohe Standards die fehlende Berufserfahrung ausgleichen:

• Erste Kategorie: Praktikumskanal. Die Hälfte der Personen hat Praktikumserfahrung bei Unternehmen wie Meta, Google, DeepMind, Microsoft, Amazon sowie Jane Street, Two Sigma, HRT, Optiver und Nvidia.
• Zweite Kategorie: Wechsel von quantitativen Handelsunternehmen zu Labors. 9 % der Personen kommen von Top-Handelsunternehmen, darunter Jane Street, Two Sigma, Five Rings, HRT, Optiver und Citadel. Dies sind junge Talente, die in Mathematik- und Informatikwettbewerben hervorragend sind und durch die Hochfrequenzhandelsbranche in KI-Labors eintreten.
• Dritte Kategorie: KI-Ausrichtungsstipendium. 6 % der Personen haben Kontakt zu MATS, SERI, Redwood oder ARC gehabt. Dies ist ein Zugang, der fast ausschließlich für Nachwuchstalente offen steht und in der Gruppe erfahrener Ingenieure kaum vorkommt.

Das typische Profil solcher jungen Ingenieure lautet: Hintergrund am MIT, Silbermedaille bei der Internationalen Informatikolympiade, Codeforces-Bewertung von über 2900, Eintritt in den Bereich Verstärkungslernen und KI-Sicherheit nach etwa vier Jahren Berufserfahrung. Bei ihrer Auswahl werden Wettbewerbsranglisten und Veröffentlichungen statt der Berufsjahre berücksichtigt.

Dass erfahrene Fachkräfte den Großteil ausmachen, bedeutet, dass die aktuellen Ingenieurskapazitäten des Unternehmens auf einer Gruppe von bereits ausgebildeten Fachkräften aufbauen. Die Verringerung der Einstiegspositionen bedeutet jedoch, dass es vorerst keine Antwort darauf gibt, woher die nächste Generation solcher Fachkräfte kommen wird.

Die Tragödie des kognitiven Gemeinguts: Wer wird in Zukunft die eingesparten Ausbildungskosten tragen?

In einem Papier, das über die Ausbildung von Fachkräften im Zusammenhang mit KI diskutiert, nennt der Forscher Nolan Lovett dieses Risiko die „Tragödie des kognitiven Gemeinguts“: Unternehmen ersetzen Einstiegsarbeiten durch KI, und die Effizienzgewinne verbleiben bei ihnen selbst. Aber wenn die gesamte Branche die Möglichkeiten zur Ausbildung neuer Talente verringert, wird die Quelle der Fachkompetenz abnehmen, wenn in Zukunft erfahrene Fachkräfte benötigt werden.

Diese Rechnung wird erst nach vielen Jahren fällig: Lovett weist darauf hin, dass die meisten heute tätigen erfahrenen Fachkräfte vor 5 bis 20 Jahren ausgebildet wurden. Daher werden die vollen Auswirkungen des seit 2023 auftretenden Rückgangs von Einstiegspositionen wahrscheinlich erst zwischen 2030 und 2045 sichtbar. Die Auswirkungen auf Softwareentwicklung, Finanzanalyse und Rechtsforschung verdienen besondere Aufmerksamkeit – diese Bereiche hängen gerade von der langfristigen Ausbildung ab, die „am Einstieg beginnt“.

KI bringt auch ein weiteres, weniger sichtbares Risiko mit sich. Menschen brauchen Fachwissen, um Fehler in den Ausgaben von KI zu erkennen, aber die langfristige Abhängigkeit von KI kann die Anhäufung dieses Fachwissens erschweren. Lovett nennt diese Abhängigkeit das „Validierungsband“: Um KI effektiv zu überwachen, sind tiefgreifende Bereichserfahrungen erforderlich. Mit anderen Worten: Je mehr KI Einstiegsarbeiten für Menschen erledigt, desto schwieriger ist es für Menschen, die Erfahrung zu erwerben, die zur Überwachung von KI erforderlich ist – dies ist ein sich selbst verstärkender Kreislauf.

Die Verringerung von Einstiegspositionen bedeutet nicht, dass Nachwuchingenieure nicht mehr lernen müssen.

Kent Dodds, ehemaliger Ingenieur bei Meta und bekannter Pädagoge für Entwickler, hat in einem Interview eine Beobachtung aus einer anderen Perspektive vorgebracht: Der berufliche Weg von Ingenieuren erstreckt sich ursprünglich vom Schreiben von Code allmählich bis hin zu Teamleitung, Architekturentscheidungen und Systemdesign. Ohne KI, wenn wir uns den beruflichen Weg von Softwareingenieuren vor fünf Jahren ansehen: Je höher die Position des Ingenieurs, desto wahrscheinlicher wird er Teamleiter oder sogar Technical Fellow. Je höher die Position, desto unwahrscheinlicher ist es, dass er alle Details der Systeme kennt, die er verwaltet.

„Jetzt scheinen wir alle Technical Fellows oder Teamleiter zu sein, die Software erstellen können, ohne jedes Detail zu verstehen.“

Aber er betont gleichzeitig, dass man nicht glauben darf, dass Software automatisch gut funktioniert, nur weil man nicht jede Codezeile verstehen muss. Wenn man eine Gruppe unerfahrener Nachwuchsentwickler einstellt, die schlechte Software schreiben, kann das Produkt trotz guter Ideen scheitern. Technische Strenge und klare Ausrichtung sind nach wie vor unverzichtbar.

Das Problem liegt darin, dass der Wachstumspfad selbst im Wandel ist. Wenn Neueinsteiger am unteren Ende der Pyramide die Grundlagen der Codierung nicht mehr beherrschen müssen, wie können sie dann später auf die Ebene aufsteigen, auf der sie Agenten verwalten? Dodds antwortet: Der Aufstieg eines Nachwuchingenieurs zu einem erfahrenen Ingenieur gelingt nie dadurch, dass man die Syntax selbst beherrscht, sondern dadurch, dass man die Aufgaben erfüllt und die Verantwortung übernimmt, die erfahrene Ingenieure haben.

„Da erfahrene Ingenieure nicht mehr so viel Code selbst schreiben, brauchen Nachwuchingenieure nicht mehr die Syntax zu üben, um das gleiche Niveau zu erreichen.“

Natürlich werden ihnen immer noch einige Erfahrungen fehlen, und sie müssen möglicherweise tief in Architekturentscheidungen und die Abwägungen zwischen verschiedenen Lösungen eintauchen. Das gehört schon immer zum Wachstumsprozess dazu. Um aufzusteigen, muss man in die Tiefe gehen und die zugrundeliegenden Dinge verstehen.

Aber er glaubt, dass es durchaus möglich ist, Architekt zu werden, ohne über eine technische Grundlage zu verfügen: „Mit den heutigen Modellen braucht man geeignete Bausteine, um ein gutes System zu erstellen. Fehlende Erfahrung beim Aufbau solcher Systeme macht diese Sache sehr schwierig. Aber Schwierig bedeutet nicht unmöglich. Ich denke, die Modelle werden sich weiter verbessern – man muss dem Modell nur sagen, welches Ergebnis man wünscht, es stellt einem die passenden Fragen, bestätigt,