Das Unternehmen Anthropic untersucht, wie künstliche Intelligenz die reale Welt beeinflusst. Sein neuester Bericht vom 15. Januar 2026 stellt eine neue Messmethode vor. Der Schwerpunkt liegt auf Unterhaltungen aus dem Chatbot Claude.ai, einem Werkzeug für normale Nutzer, sowie aus der API, die hauptsächlich von Unternehmen verwendet wird. Dabei wird stets die Privatsphäre der Nutzer geschützt. In früheren Berichten wurden Berufe, Löhne oder Länder betrachtet, nun kommen jedoch fünf grundlegende Messgrößen hinzu, die als ökonomische Primitive bezeichnet werden. Diese Primitive helfen dabei, Fragen zu beantworten, etwa ob KI die Arbeit tatsächlich beschleunigt, für welche Aufgaben sie sich am besten eignet oder wie sie Berufe verändert.
Diese Primitive sind: Aufgabenkomplexität, Qualifikationsniveau, Zweck (Arbeit, Bildung oder persönliche Nutzung), Autonomie der KI und Erfolgsquote. Jedes Primitiv wird von Claude selbst anhand von Unterhaltungen aus dem November 2025 geschätzt, hauptsächlich mit dem Modell Claude Sonnet 4.5. Die Komplexität misst beispielsweise, wie viele Bildungsjahre ein Mensch für eine Aufgabe benötigt oder wie lange sie ohne KI dauern würde. Die gewonnenen Daten zeigen, dass KI vor allem bei komplexeren Aufgaben hilft.
Aufgaben dank KI schneller erledigen?
In den Daten von Claude.ai sehen wir, dass komplexere Aufgaben am stärksten beschleunigt werden. Wenn eine Aufgabe eine Sekundarschulbildung (12 Jahre) erfordert, beschleunigt Claude sie um das 9-Fache. Bei Aufgaben auf Hochschulabschlussniveau (16 Jahre) ist es sogar das 12-Fache. Bei der API, über die Unternehmensaufgaben erledigt werden, ist die Beschleunigung noch größer. Das bedeutet, dass KI derzeit vor allem Menschen mit höherer Bildung unterstützt, beispielsweise Angestellte.
Wenn die Erfolgsquote berücksichtigt wird, bleibt der Trend bestehen, schwächt sich jedoch leicht ab. Claude schließt Aufgaben auf Hochschulniveau in 66 % der Fälle erfolgreich ab, einfachere Aufgaben unterhalb des Sekundarschulniveaus dagegen in 70 %. Dennoch überwiegt bei den schwierigeren Aufgaben die Beschleunigung gegenüber dem Rückgang der Erfolgsquote. In den Diagrammen des Berichts sehen wir beispielsweise, dass die Erfolgsquote mit der Dauer der Aufgabe sinkt – Claude erreicht bei Aufgaben, für die ein Mensch 19 Stunden benötigen würde, auf Claude.ai eine Erfolgsquote von 50 %, über die API jedoch nur bei Aufgaben mit einer Dauer von 3,5 Stunden.
Der Vergleich mit Messungen von METR (einer Organisation, die KI bei langwierigen Aufgaben testet) bietet eine interessante Perspektive. Laut METR erreicht Claude Sonnet 4.5 bei zweistündigen Aufgaben eine Erfolgsquote von 50 %, in den realen Daten von Anthropic ist die Dauer jedoch länger, da die Nutzer Aufgaben in kleinere Teile zerlegen und Fehler korrigieren.
Unterschiede zwischen Ländern und Berufen
Die Nutzung von Claude unterscheidet sich je nach Wohlstand der Länder. In reicheren Staaten mit einem höheren Pro-Kopf-BIP wird KI häufiger für die Arbeit oder persönliche Zwecke eingesetzt. In ärmeren Ländern überwiegt die Nutzung für Bildungszwecke, etwa für Schulaufgaben. In den Daten von Claude.ai gibt es in reichen Ländern mehr persönliche Unterhaltungen, während in weniger wohlhabenden Ländern vor allem das Lernen im Vordergrund steht. Dies stimmt mit einer Studie von Microsoft überein, die die Nutzung zu Bildungszwecken mit niedrigeren Einkommen in Verbindung bringt. Anthropic arbeitet mit der Regierung Ruandas und dem Unternehmen ALX an Programmen zusammen, bei denen die Teilnehmer zunächst etwas über KI lernen und anschließend ein Jahr lang Zugang zu Claude Pro erhalten, um zu einer breiteren Nutzung überzugehen.
Bei den Berufen zeigte sich, dass Claude 49 % der Aufgaben eines durchschnittlichen Arbeitsplatzes abdeckt, wenn Daten aus dem gesamten Jahr 2025 berücksichtigt werden. Nach Einbeziehung der Erfolgsquote und der für eine Aufgabe benötigten Zeit ändert sich das jedoch. Berufe wie Datenerfasser oder Radiologen sind beispielsweise stärker betroffen, als es allein die Anzahl der Aufgaben vermuten ließe. Lehrer oder Softwareentwickler sind dagegen weniger betroffen. Claude konzentriert sich auf Aufgaben, die durchschnittlich 14,4 Bildungsjahre erfordern, was über dem gesamtwirtschaftlichen Durchschnitt von 13,2 Jahren liegt.
Wenn KI diese Aufgaben übernehmen würde, könnte dies in vielen Berufen zu einem Rückgang des Qualifikationsniveaus führen, etwa bei technischen Redakteuren, Reisevermittlern oder Lehrern. Nur bei wenigen Berufen, beispielsweise Immobilienverwaltern, wäre das Gegenteil zu beobachten. Dies ist jedoch nur eine Schätzung – der Arbeitsmarkt kann sich anpassen.
Gesamtauswirkungen auf die Wirtschaft
Eine frühere Schätzung von Anthropic ging davon aus, dass KI das Wachstum der Arbeitsproduktivität in den USA um 1,8 Prozentpunkte pro Jahr steigern könnte. Die neuen Primitive bestätigen dies nun auf Grundlage der Beschleunigung, doch nach Berücksichtigung der Erfolgsquote sinkt der Wert auf 1,2 Prozentpunkte für Claude.ai und 1,0 für die API. Selbst damit würde die Produktivität wieder das Niveau der späten 1990er-Jahre erreichen. Und Modelle wie Claude Opus 4.5 sind inzwischen noch leistungsfähiger.
Aktualisierte ältere Messungen zeigen, dass sich die Nutzung von Claude stark konzentriert: Die zehn häufigsten Aufgaben machen 24 % der Unterhaltungen auf Claude.ai aus, hauptsächlich in den Bereichen Informatik und Mathematik. Augmentation (Zusammenarbeit mit KI) überwiegt derzeit mit 52 % gegenüber 45 % bei der Automatisierung (vollständige Übernahme), doch die Automatisierung nimmt langsam zu. Geografisch führen die USA, Indien, Japan, Großbritannien und Südkorea, wobei sich die Nutzung in den USA zunehmend gleichmäßig auf die Bundesstaaten verteilt.
Diese Daten helfen dabei, zu verstehen, wie ungleichmäßig KI die Arbeit beeinflusst, und dienen Forschern oder politischen Entscheidungsträgern als Grundlage. Der vollständige Bericht ist auf der Website von Anthropic verfügbar.
