Anthropic startet KI-Tracker zur „Verdrängung von Arbeitsplätzen“, um Automatisierungsrisiken zu beobachten

The impact of AI on jobs: fired business people leaving the office.

Image: stockasso/Envato

Mar 6, 2026
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Der Boom der künstlichen Intelligenz wirft eine drängende Frage auf: Werden Maschinen den Menschen die Jobs wegnehmen? 

Nun erklärt das KI-Unternehmen Anthropic, ein neues System entwickelt zu haben, das frühe Warnzeichen für diese Verdrängung erkennen soll.

In einer neuen Forschungsarbeit stellte das Unternehmen einen Rahmen vor, um zu verfolgen, wie sich KI im Laufe der Zeit auf die Beschäftigung auswirken könnte. Das System konzentriert sich darauf zu messen, wie stark verschiedene Berufe der Automatisierung durch Large Language Models wie seinen KI-Assistenten Claude ausgesetzt sind.

Welche Jobs sind der KI am stärksten ausgesetzt?

Die Anthropic-Ökonomen Maxim Massenkoff und Peter McCrory bezeichnen den Ansatz als ein neues Maß für das Risiko einer Verdrängung durch KI, das sie „beobachtete Exposition“ nennen.

Den Forschern zufolge kombiniert der Index theoretische KI-Fähigkeiten mit Nutzungsdaten aus der Praxis, um zu bestimmen, wie viel der Arbeit eines Jobs heute tatsächlich automatisiert wird.

„Dieser Ansatz wird nicht jeden Weg erfassen, auf dem KI den Arbeitsmarkt umgestalten könnte. Indem wir jedoch jetzt, bevor nennenswerte Auswirkungen eingetreten sind, diese Grundlage schaffen, hoffen wir, dass künftige Erkenntnisse wirtschaftliche Verwerfungen zuverlässiger identifizieren als nachträgliche Analysen“, schrieben Massenkoff und McCrory in dem Bericht

Das System bewertet drei zentrale Elemente:

  • Die Aufgaben, aus denen jeder Beruf besteht.
  • Ob diese Aufgaben theoretisch von Large Language Models ausgeführt werden können.
  • Ob diese Aufgaben in der Praxis bereits von KI übernommen werden.

Jobs erhalten höhere Expositionswerte, wenn KI zentrale Aufgaben automatisieren kann und die Technologie bereits eingesetzt wird, um sie auszuführen.

Die Analyse hebt mehrere Berufe hervor, bei denen die KI-Abdeckung bereits hoch ist.

Laut dem Bericht stehen Computerprogrammierer an der Spitze: 74,5 % ihrer Aufgaben könnten potenziell von KI-Tools automatisiert werden. Weitere Tätigkeiten mit hoher Exposition sind in der folgenden Abbildung zu sehen.

Top ten most exposed occupations based on Anthropic’s task coverage measure.
Top ten most exposed occupations based on Anthropic’s task coverage measure. Image: Anthropic.

Die zehn Berufe mit der höchsten Exposition, basierend auf Anthropics Maß für die Aufgabenabdeckung. Bild: Anthropic.

Diese Ergebnisse spiegeln wider, wie weit KI-Tools bereits für Aufgaben wie das Programmieren eingesetzt werden, für die Bearbeitung von Kundenanfragen und die Verarbeitung digitaler Unterlagen.

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Viele Jobs sind von der KI-Automatisierung noch weit entfernt

Gleichzeitig zeigt Anthropics Untersuchung, dass viele Berufe von KI bislang weitgehend unberührt bleiben.

Der Studie zufolge erreichten etwa 30 % der Berufe nicht den Mindestschwellenwert, um als exponiert eingestuft zu werden. Dabei handelt es sich meist um Jobs, die stark auf körperlicher Arbeit oder direkter Interaktion mit Menschen beruhen.

„Zu dieser Gruppe gehören beispielsweise Köche, Motorradmechaniker, Rettungsschwimmer, Barkeeper, Küchenhilfen und Kabinenpersonal in Umkleidebereichen“, erklärte das Unternehmen in dem Bericht.

Die Untersuchung ergab außerdem, dass der Einsatz von KI in der Praxis noch weit hinter ihren theoretischen Fähigkeiten zurückbleibt. Das bedeutet, dass eine erhebliche Lücke zwischen dem besteht, was die Technologie irgendwann leisten könnte, und dem, was sie heute tatsächlich tut.

Noch keine eindeutigen Belege für einen weitverbreiteten Verlust von Arbeitsplätzen

Trotz der Sorgen über Automatisierung fand die Studie bislang kaum Belege dafür, dass KI die Arbeitslosigkeit deutlich erhöht hat.

Die Forscher erklärten, die Arbeitslosenquote unter Beschäftigten in Berufen mit hoher KI-Exposition sei seit Ende 2022, als generative KI-Tools sich rasch zu verbreiten begannen, nicht merklich gestiegen.

„Die durchschnittliche Veränderung der Lücke seit der Veröffentlichung von ChatGPT ist gering und statistisch nicht signifikant. Das deutet darauf hin, dass die Arbeitslosenquote der stärker exponierten Gruppe leicht gestiegen ist, der Effekt sich jedoch nicht von null unterscheiden lässt“, schrieben die Forscher.

Die Daten zeigen jedoch erste Anzeichen für eine langsamere Einstellung junger Arbeitnehmer, insbesondere von Personen im Alter von 22 bis 25 Jahren, in Berufen mit höherer KI-Exposition.

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Ein langfristiges Überwachungssystem für die Verdrängung durch KI

Anthropic zufolge ist der Index als fortlaufender Überwachungsrahmen und nicht als einmalige Studie konzipiert. Durch regelmäßige Aktualisierung der Daten hoffen die Forscher zu verfolgen, wie sich die Einführung von KI über verschiedene Branchen hinweg ausbreitet.

Das System könnte besonders nützlich sein, wenn sich wirtschaftliche Veränderungen schrittweise vollziehen und in herkömmlichen Arbeitsmarktstatistiken nur schwer zu erkennen sind. Die Arbeit des Unternehmens entsteht in einer Zeit, in der die Debatte darüber zunimmt, ob KI vor allem die menschliche Produktivität steigern oder letztlich große Teile der Erwerbsbevölkerung ersetzen wird.

Bemerkenswert ist, dass Anthropic-CEO Dario Amodei bereits zuvor gewarnt hat, fortgeschrittene KI könnte innerhalb von fünf Jahren viele Einstiegsjobs vernichten, wodurch Bemühungen, die Auswirkungen der Technologie auf den Arbeitsmarkt zu verfolgen, zunehmend an Bedeutung gewinnen.

Aminu Abdullahi

Aminu Abdullahi is a B2C and B2B technology and finance writer with more than six years of experience covering enterprise IT, cybersecurity, cloud computing, artificial intelligence, fintech, business software, and emerging technologies. His work has appeared in publications including TechRepublic, eWEEK, Channel Insider, Geekflare, Enterprise Networking Planet, eSecurity Planet, CIO Insight, and Webopedia. With a technical background in computer science, he specializes in translating complex technology topics into clear, accessible content for business leaders and decision-makers.

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