Während des größten Teils der Geschichte der künstlichen Intelligenz stand hinter jeder Codezeile ein Mensch. Er programmierte, optimierte und traf Entscheidungen. Anthropic hat neue Daten veröffentlicht, die etablierte Vorgehensweisen verändern. Mehr als 80 % des Codes, den das Unternehmen im Mai in Produktion nahm, wurden nicht von einem Menschen geschrieben, sondern von Claude. Und dieses Tempo nimmt weiter Fahrt auf.
Um zu verstehen, wie schnell sich die Dinge verändert haben, genügt ein Blick auf die vergangenen Jahre. Von 2021 bis 2023 sah die Arbeit bei Anthropic aus wie in jedem anderen Technologieunternehmen. Ingenieure schrieben den Code von Hand auf ihren Laptops. Dann kamen Chatbots, die bei kleineren Aufgaben zu helfen begannen. Ein Entwickler ließ sich einen kurzen Codeausschnitt generieren und kopierte ihn in den Editor.
Die nächste Evolutionsstufe waren Agenten. Zunächst konnten sie selbstständig ganze Dateien schreiben und bearbeiten. Heute führt Claude den Code selbst aus, debuggt Live-Umgebungen und steuert mehrstündige Arbeitsaufgaben über spezialisierte Unteragenten. Ohne bei jedem Schritt nachfragen zu müssen. Ein durchschnittlicher Ingenieur bei Anthropic bringt heute pro Quartal achtmal mehr Code in Produktion als in den Jahren 2021 bis 2024. Nicht, weil er länger oder intelligenter arbeitet, sondern weil Claude einen großen Teil der Arbeit übernimmt. Der Ingenieur gibt lediglich die Richtung vor und kontrolliert anschließend die Ergebnisse.
Öffentliche Vergleichstests zeigen, wie rasant die Fähigkeiten der Modelle wachsen. Die Dauer der Aufgaben, die eine KI zuverlässig selbstständig erledigen kann, verdoppelt sich etwa alle vier Monate. Früher geschah dies alle sieben Monate. Im März 2024 bewältigte Claude Opus 3 Softwareaufgaben, für die ein erfahrener Mensch etwa vier Minuten gebraucht hätte. Ein Jahr später arbeitete Claude Sonnet 3.7 an Aufgaben mit einer Dauer von eineinhalb Stunden. Und dieses Jahr löst Claude Opus 4.6 zuverlässig Aufgaben, für die ein Mensch ganze 12 Stunden benötigen würde.
Die Fähigkeiten von Claude
Den Daten des Unternehmens zufolge lag der Anteil des von Claude geschriebenen Codes Anfang 2025 noch im niedrigen einstelligen Prozentbereich. Nach der Einführung von Claude Code im Februar 2025 begannen die Zahlen steil anzusteigen. Heute sind es über 80 %. Dabei geht es nicht nur um die Menge. Entscheidend ist, für welche Aufgaben Claude eingesetzt wird. Bei den offensten und komplexesten Problemen, bei denen selbst der Ingenieur im Voraus nicht weiß, wie die Lösung aussehen sollte, erreichte Claudes Erfolgsquote im Mai 76 %. Sechs Monate zuvor waren es fünfzig Prozentpunkte weniger.
Einer der Ingenieure stieß auf einen Vorfall: Eine routinemäßige Aktualisierung brachte Zehntausende Trainingsaufgaben zum Absturz. Er gewährte Claude Zugriff auf den Cluster und gab ihm eine grobe Beschreibung des Problems. Innerhalb von zwei Stunden isolierte Claude den einzigen Defekt, der das gesamte Problem verursacht hatte, bestätigte die Behebung und schloss den Vorfall ab. Für dieselbe Arbeit hätte ein Mensch zwei bis drei Tage benötigt.
Ein anderer Fall: Im April 2026 spielte Claude selbstständig mehr als 800 Korrekturen ein, die die Häufigkeit einer bestimmten Klasse von API-Fehlern um den Faktor Tausend reduzierten. Der geschätzte menschliche Arbeitsaufwand für dieselbe Aufgabe? Vier Jahre. Denn solche Korrekturen sind langsam und langwierig, und das menschliche Gehirn kann nur schwer eine enorme Menge fremden und unbekannten Kontexts gleichzeitig erfassen.
Im April veröffentlichte Anthropic das erste Beispiel dafür, wie seine Agenten offene wissenschaftliche Forschung von Anfang bis Ende bewältigen. Von Claude angetriebene Agenten erhielten ein Problem aus dem Bereich der KI-Sicherheit: Kann ein schwächeres Modell ein stärkeres zuverlässig überwachen? Die Agenten formulierten Hypothesen, testeten sie, teilten die Ergebnisse mit parallel arbeitenden Agenten und verbesserten sie wiederholt. Innerhalb von 800 Stunden und bei Rechenkosten von rund 400.000 Kronen erreichten sie 97 % der möglichen Verbesserung gegenüber dem Ausgangszustand. Zwei menschliche Forscher erreichten innerhalb einer Woche 23 %.
Der Mensch griff nur zu Beginn in diesen Prozess ein: Er wählte das Problem aus und legte die Methode zur Bewertung der Ergebnisse fest. Jedes Experiment wurde von den Agenten selbst konzipiert. Und in Optimierungstests des Trainingscodes erzielte Claude Mythos Preview gegenüber dem ursprünglichen Code eine 52-fache Beschleunigung. Ein erfahrener menschlicher Forscher hätte vier bis acht Stunden benötigt, um eine vierfache Beschleunigung zu erreichen.
Bremsen Menschen den Fortschritt?
Hier kommen wir zur wichtigsten Frage, die Anthropic stellt. Ein Mitbegründer des Unternehmens wies darauf hin, dass die technologische Kapazität nicht mehr der begrenzende Faktor bei der Entwicklung von KI sein wird, wenn die Modelle weiterhin so schnell wachsen wie bisher. Dieser Faktor wird der Mensch selbst sein. „Die Belege deuten darauf hin, dass die menschliche Rolle in jeder Phase des Entwicklungszyklus schrumpft“, schrieb Anthropic in seinem Forschungsbericht. Die Erstellung von Code ist weitgehend automatisiert. Die Durchführung von Experimenten ebenfalls. Was bleibt den Menschen? Zu entscheiden, welche Probleme es wert sind, gelöst zu werden. Und zu überprüfen, ob die KI tatsächlich das tut, was sie tun soll.
Letzteres wird dabei immer schwieriger. Anthropic hat ein auf Claude basierendes automatisches System zur Codeüberprüfung implementiert, das jeden Änderungsvorschlag am Produktionscode noch vor seiner Bereitstellung prüft. Eine rückblickende Analyse ergab, dass dieses System etwa ein Drittel der Fehler erkannt hätte, die in der Vergangenheit Ausfälle auf claude.ai verursacht haben. Und sie wurden von einigen der besten Ingenieure der Welt geschrieben.
In einem Punkt bleibt Anthropic vorsichtig. Der Zeitpunkt, an dem ein KI-System völlig autonom seinen eigenen Nachfolger entwirft, entwickelt und trainiert, ist noch nicht eingetreten. Und das Unternehmen sagt, dass er auch in Zukunft nicht zwangsläufig eintreten wird. Dennoch warnt es davor, dass dieser Zeitpunkt früher kommen könnte, als Regierungen, Behörden und die Gesellschaft überhaupt bereit sind zu reagieren. „Es könnte früher eintreten, als die meisten Institutionen reagieren können“, heißt es im Text von Anthropic.
Sollte es dazu kommen, wären die Methoden, mit denen wir KI-Systeme heute absichern, überwachen und ihr Verhalten gestalten, von entscheidender Bedeutung. Anthropic schlägt daher vor, dass Regierungen und führende KI-Unternehmen eine mögliche vorübergehende Verlangsamung bei der Entwicklung der fortschrittlichsten Modelle koordinieren, falls die Entwicklung ein Tempo überschreiten sollte, das die Gesellschaft noch sicher bewältigen kann. Gleichzeitig weist das Unternehmen jedoch darauf hin, dass die einseitige Verlangsamung eines einzelnen Unternehmens lediglich weniger vorsichtigen Wettbewerbern Raum geben würde.
Was intern geschieht
Hinter den Zahlen und Diagrammen gibt es auch eine menschliche Seite dieses Fortschritts, über die Anthropic spricht. Die interne Kommunikation der Mitarbeiter zeigt, wie schnell sich auch die Arbeitsstruktur selbst verändert. „Arbeit und eigentlich auch das Leben funktionierten auf der Grundlage einer Ökonomie kleiner Gefälligkeiten zwischen Menschen. ‚Hilfst du mir, dieses Skript auszuführen?‘ Jede solche Bitte erzeugte eine kleine Schuld, ein kleines gegenseitiges Bewusstsein. Claude hat all das verschlungen. Er ist schneller und erzeugt keine Schuld, aber jeder solche Moment ist eine verpasste Gelegenheit zur menschlichen Zusammenarbeit“, schrieb einer der Mitarbeiter.
Ein anderer gab zu, seit etwa fünf Monaten selbst keine einzige Codezeile mehr geschrieben zu haben. Er beschreibt Tage, an denen alles hervorragend funktioniert und ihm plötzlich das Gefühl kommt, dass nichts von dem, was er tut, wirklich von Bedeutung ist. Und dann gibt es Tage, an denen alles zusammenbricht und er nicht versteht, warum, weil er nicht genau weiß, was Claude die ganze Zeit eigentlich gemacht hat. Das ist vielleicht die größte Herausforderung, über die kaum gesprochen wird.
