Eine neue Studie von Anthropic liefert einzigartige Einblicke in die tatsächliche Nutzung von KI-Systemen in der Arbeitswelt. Die Forscher haben Millionen von Gesprächen mit dem KI-Assistenten Claude analysiert, um zu verstehen, für welche konkreten Aufgaben KI in verschiedenen Berufen eingesetzt wird.
Während viel über die möglichen Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt spekuliert wird, fehlten bisher systematische empirische Daten zur tatsächlichen Nutzung. Diese Studie schließt diese Lücke, indem sie reale Nutzungsmuster transparent macht. Transparenz wird bei Anthropic groß geschrieben: Mit Anthropic Microscope stellte das Unternehmen eine neue Methode vor, mit der man den Modellen beim „Denken“ zuschauen kann.
Das Forschungsteam um Kunal Handa und Alex Tamkin nutzte einen neuartigen Analyserahmen, der Gespräche mit Claude auf Aufgaben- und Berufsebene untersucht. Durch die Verknüpfung mit der Datenbank des US-Arbeitsministeriums konnten die Forscher detailliert nachvollziehen, wie KI in verschiedenen Wirtschaftsbereichen genutzt wird.
Das musst Du wissen – KI im Arbeitsleben
- Software-Entwicklung und Textarbeit dominieren die KI-Nutzung und machen zusammen fast die Hälfte aller Anwendungsfälle aus.
- Nur bei etwa 4% der Berufe wird KI für mindestens 75% der zugehörigen Aufgaben genutzt – vollständige Automatisierung ist noch selten.
- Bei etwa 36% der Berufe wird KI für mindestens ein Viertel der Aufgaben eingesetzt – die Integration beginnt sich zu verbreiten.
- 57% der KI-Nutzung dient der Verbesserung menschlicher Fähigkeiten (Augmentation), während 43% auf Automatisierung abzielen.
- Die höchste KI-Nutzung findet sich in Berufen mit mittleren bis hohen Gehältern, während sowohl bei Niedriglohnberufen als auch bei Spitzenverdienern die Nutzung geringer ist.
Top 20 berufliche Aufgaben, für die KI eingesetzt wird
Basierend auf der Anthropic-Studie „Which Economic Tasks are Performed with AI?“ (2025), die Millionen von Claude-Konversationen analysiert hat, zeigt die folgende Tabelle die 20 häufigsten beruflichen Aufgaben, für die Menschen KI-Assistenten einsetzen:
| Rang | Aufgabe | Berufskategorie | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| 1 | Software-Anwendungen und Websites entwickeln | Computer & Mathematik | Programmierung, Website-Erstellung und -Wartung |
| 2 | Computersysteme programmieren und debuggen | Computer & Mathematik | Code schreiben, Fehlersuche und -behebung |
| 3 | Software modifizieren (Fehlerkorrektur, Hardware-Anpassung) | Computer & Mathematik | Anpassung von Code zur Leistungsverbesserung |
| 4 | Datenbanksysteme entwerfen und warten | Computer & Mathematik | Datenbankarchitektur und -verwaltung |
| 5 | Inhalte für Film, TV, Theater und Musik erstellen | Kunst & Medien | Kreative Inhaltsproduktion |
| 6 | Buch- und Dokumentenpublikationsprozesse verwalten | Bildung & Bibliothek | Redigieren, Formatieren und Veröffentlichen |
| 7 | Branchenübergreifende Marketingstrategien entwickeln | Kunst & Medien | Entwicklung von Marketingkampagnen |
| 8 | Bildungscurricula und -materialien erstellen | Bildung & Bibliothek | Erstellung von Lehrinhalten |
| 9 | Akademische Forschung durchführen und Ergebnisse verbreiten | Natur-, Physik- & Sozialwissenschaften | Forschungsberichte und -publikationen |
| 10 | Finanzdaten analysieren und Anlagestrategien entwickeln | Wirtschaft & Finanzen | Finanzanalyse und -planung |
| 11 | Persönliche Finanzberatung und -bildung anbieten | Wirtschaft & Finanzen | Finanzberatung und Anleitung |
| 12 | Organisatorische Öffentlichkeitsarbeit und Kommunikation | Kunst & Medien | PR-Strategie und -Inhalte |
| 13 | Lehren und Unterrichten in verschiedenen Bildungsumgebungen | Bildung & Bibliothek | Unterrichtsplanung und Lehrmaterialien |
| 14 | Operative Daten erfassen, analysieren und berichten | Wirtschaft & Finanzen | Datenanalyse und Berichterstattung |
| 15 | Kundenservice und -support leisten | Büro & Verwaltung | Kundeninteraktion und Problemlösung |
| 16 | Data Science und maschinelles Lernen auf komplexe Probleme anwenden | Computer & Mathematik | Prädiktive Modellierung und Algorithmen |
| 17 | Routine-IT-Systemadministration durchführen | Computer & Mathematik | Systemwartung und -betrieb |
| 18 | Computer-Hardware und -Software diagnostizieren | Computer & Mathematik | Technische Problemlösung |
| 19 | Chemische Analysen und Experimente durchführen | Natur-, Physik- & Sozialwissenschaften | Laboranalyse und -forschung |
| 20 | Neue Programme mit aktuellen Programmiersprachen schreiben | Computer & Mathematik | Software-Anwendungen erstellen |
Nutzungsmuster von KI in beruflichen Kontexten
Die Studie unterscheidet zwei Hauptformen der KI-Nutzung:
- Augmentation (57%): KI wird zur Erweiterung menschlicher Fähigkeiten eingesetzt
- Automation (43%): KI wird zur Automatisierung und Ersetzung menschlicher Aufgaben genutzt
Top Berufskategorien nach KI-Nutzung
| Rang | Berufskategorie | Anteil der KI-Nutzung |
|---|---|---|
| 1 | Computer & Mathematik | 37,2% |
| 2 | Kunst & Medien | 10,3% |
| 3 | Bildung & Bibliothek | 9,3% |
| 4 | Büro & Verwaltung | 7,5% |
| 5 | Natur-, Physik- & Sozialwissenschaften | 6,4% |
| 6 | Wirtschaft & Finanzen | 5,9% |
Quelle: Handa, K., Tamkin, A., et al. (2025). Which Economic Tasks are Performed with AI? Evidence from Millions of Claude Conversations. Anthropic.
Wie verteilt sich die KI-Nutzung auf verschiedene Berufsfelder?
Die Anthropic-Studie zeigt eine klare Konzentration der KI-Nutzung in bestimmten Berufssektoren. Computer- und mathematische Berufe führen mit 37,2% aller Anfragen die Liste an. Diese Kategorie umfasst Softwareentwickler, Programmierer und Datenanalysten.
An zweiter Stelle stehen Kunst-, Design- und Medienberufe mit 10,3% der Anfragen, was die zunehmende Bedeutung von KI für kreative Inhalte und Marketingmaterialien widerspiegelt. Bildungsberufe folgen mit 9,3%, was auf den Einsatz von KI für Unterrichtsmaterialien und Recherche hindeutet.
Berufe, die physische Arbeit erfordern, wie Transport, Handwerk oder Gesundheitsdienste, zeigen dagegen die geringste KI-Nutzung. Dies deutet darauf hin, dass aktuelle KI-Systeme vor allem für kognitive und informationsbasierte Aufgaben genutzt werden.
Welche konkreten Aufgaben werden mit KI bearbeitet?
Die Studie identifiziert spezifische Aufgaben, bei denen KI besonders häufig zum Einsatz kommt:
- Entwicklung und Wartung von Software (14% der Gespräche)
- Programmierung und Fehlersuche (11% der Gespräche)
- IT-Systemadministration (4-6% der Gespräche)
- Dokumentenbearbeitung und Publishing (4-6% der Gespräche)
- Marketing- und PR-Strategien (2-3% der Gespräche)
Bei Software-Entwicklungsaufgaben wird KI besonders häufig genutzt, um Code anzupassen, Fehler zu beheben und die Leistung zu verbessern. Dies zeigt, dass KI bereits ein wichtiger Bestandteil im Werkzeugkasten von Entwicklern geworden ist.
Augmentation vs. Automation: Wie wird KI genutzt?
Ein wichtiger Aspekt der Studie ist die Unterscheidung zwischen Augmentation (Erweiterung menschlicher Fähigkeiten) und Automation (Ersetzung menschlicher Arbeit). Die Forscher identifizierten fünf Hauptmuster der Mensch-KI-Zusammenarbeit:
- Direktive: Vollständige Delegation von Aufgaben mit minimaler Interaktion (z.B. „Formatiere diese technische Dokumentation“)
- Feedback-Schleife: Aufgabenlösung mit Umgebungsfeedback (z.B. Fehlersuche im Code)
- Aufgaben-Iteration: Kollaborative Verfeinerung in mehreren Schritten (z.B. Marketingstrategie entwickeln)
- Lernen: Wissenserwerb und Verständnis (z.B. „Erkläre, wie neuronale Netze funktionieren“)
- Validierung: Überprüfung und Verbesserung eigener Arbeit (z.B. Prüfung einer SQL-Abfrage)
Mit 57% überwiegen augmentative Muster (Aufgaben-Iteration, Lernen, Validierung) gegenüber automatisierenden Mustern mit 43% (Direktive, Feedback-Schleife). Dies deutet darauf hin, dass KI derzeit eher als kollaboratives Werkzeug genutzt wird, nicht als vollständiger Ersatz.
Unterschiede in der Nutzung verschiedener KI-Modelle
Interessanterweise zeigt die Studie auch Unterschiede in der Nutzung verschiedener Claude-Modelle. Claude 3 Opus wird bevorzugt für kreative und pädagogische Aufgaben genutzt, während Claude 3.5 Sonnet (neu) stärker für Programmier- und Softwareentwicklungsaufgaben eingesetzt wird.
Dies deutet auf eine Spezialisierung in der Nutzung hin, wobei Nutzer die Stärken verschiedener Modelle gezielt für bestimmte Aufgabentypen einsetzen.
Wie verändern sich Berufe durch KI?
Die aktuelle Nutzung deutet darauf hin, dass KI Berufe eher verändert als ersetzt. Da KI meist nur für bestimmte Aufgaben innerhalb eines Berufs eingesetzt wird, wandeln sich Berufsbilder, anstatt vollständig zu verschwinden.
Die geringe Nutzung in Berufen mit sehr hohen Gehältern (wie Ärzte) könnte auf regulatorische Hürden oder den Mangel an Zugang zu sensiblen Informationen zurückzuführen sein. Bei Niedriglohnberufen könnte der geringe KI-Einsatz durch die physische Natur der Arbeit bedingt sein.
Implikationen für Arbeitnehmer und Unternehmen
Die Ergebnisse der Studie haben wichtige Implikationen für die Arbeitswelt:
- Fokus auf aufgabenbasierte Analysen: KI-Auswirkungen sollten auf Aufgabenebene statt auf Berufsebene betrachtet werden, da meist nur bestimmte Aufgaben betroffen sind.
- Kollaborative KI-Schnittstellen: Die hohe Rate an augmentativer Nutzung spricht für den Ausbau kollaborativer KI-Tools, die menschliche Fähigkeiten ergänzen statt ersetzen.
- Ungleiche Verteilung: Die unterschiedliche Nutzung über Lohnniveaus hinweg könnte bestehende wirtschaftliche Ungleichheiten verschärfen oder verringern.
- Dynamische Überwachung: Die Forscher betonen die Notwendigkeit kontinuierlicher Beobachtung der KI-Nutzungsmuster, um frühzeitig auf Veränderungen reagieren zu können.
Fazit: KI verändert die Arbeitswelt durch selektive Integration
Die Studie liefert wichtige Erkenntnisse über die tatsächliche KI-Nutzung im Arbeitsleben. Entgegen mancher Befürchtungen werden derzeit hauptsächlich einzelne Aufgaben innerhalb von Berufen durch KI unterstützt. Vollständige Automatisierung ganzer Berufsfelder ist noch selten.
Die Konzentration auf Software-Entwicklung und Textarbeit zeigt, wo aktuelle KI-Systeme ihre Stärken haben. Mit zunehmendem Fortschritt bei der Verarbeitung von Video, Sprache und physischen Aktionen könnte sich das Nutzungsmuster jedoch deutlich ändern.
Diese empirische Messmethode bietet eine Grundlage, um die sich entwickelnde Rolle von KI in der Wirtschaft systematisch zu verfolgen und frühzeitig auf Veränderungen reagieren zu können. Das ist entscheidend, um sowohl Produktivitätsgewinne zu fördern als auch potenzielle Verdrängungseffekte zu bewältigen.
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Quellen
- Handa, K., Tamkin, A., McCain, M., Huang, S., Durmus, E., et al. (2025). Which Economic Tasks are Performed with AI? Evidence from Millions of Claude Conversations. Anthropic.
- Higgingface
- Anthropic Econoimic Index
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