Anthropic-Studie zum KI-Jobverlust: drei Szenarien bis 2030

Anthropic hat am 9. September 2026 ein Rechenmodell veröffentlicht, das die Folgen von KI für den US-Arbeitsmarkt bis 2030 durchspielt. Die Anthropic-Studie zum KI-Jobverlust beschreibt drei Pfade und nennt für keinen davon eine Wahrscheinlichkeit. Im mildesten Fall steigt die Arbeitslosigkeit unter Wissensarbeitern gar nicht, im härtesten klettert sie auf 17,9 Prozent. Dazu stellt das Unternehmen ein interaktives Web-Tool bereit, in dem Nutzer eigene Annahmen durchrechnen können.

Drei Szenarien mit 1,6 bis 32,4 Prozent mehr Wirtschaftsleistung

Das Tool heißt „Econ Scenario Explorer“ und gehört zu einem Working Paper des Anthropic Institute. Zu den Autoren zählen Anton Korinek, Szymon Sacher und Peter McCrory. Alle Zahlen geben den Abstand zu einem Referenzpfad ohne KI an. Für diesen Pfad setzen die Autoren zwei Prozent Wirtschaftswachstum pro Jahr und eine Arbeitslosenquote von 3,8 Prozent an. Unter Wissensarbeitern liegt sie dort bei 2,9 Prozent. Zu den Wissensarbeitern zählt das Paper alle Berufe mit überwiegend Büro-, Management-, Vertriebs- oder Fachaufgaben.

Im Szenario „Modest“ liegt die US-Wirtschaftsleistung 2030 um 1,6 Prozent höher als ohne KI. Die Beschäftigung von Wissensarbeitern sinkt leicht, ihre Arbeitslosenquote bleibt unverändert. Im Szenario „Substantial“ liegt die Wirtschaftsleistung um 8,3 Prozent höher, das jährliche Wachstum erreicht 5,4 Prozent. Damit läge es über dem stärksten Jahr des Dotcom-Booms. Die Arbeitslosigkeit unter Wissensarbeitern stiege auf 4,5 Prozent, gesamtwirtschaftlich auf 4,6 Prozent.

„Extreme“ markiert den oberen Rand der Bandbreite und ist ausdrücklich keine Vorhersage. Die Wirtschaftsleistung läge 32,4 Prozent über dem Pfad ohne KI, das jährliche Wachstum erreichte 15,4 Prozent. Die Pro-Kopf-Einkommen würden sich in diesem Tempo alle fünf Jahre verdoppeln. Die Arbeitslosigkeit unter Wissensarbeitern stiege dann auf 17,9 Prozent, gesamtwirtschaftlich auf 11,9 Prozent. Nach der Finanzkrise erreichte die Arbeitslosigkeit in den USA knapp zehn Prozent.

Die Löhne der Wissensarbeiter lägen 11,5 Prozent unter dem Niveau ohne KI, die aller übrigen Berufe 33,6 Prozent darüber. Die Lohnquote fiele von 60 auf 45,2 Prozent. Sie beschreibt den Anteil von Löhnen und Gehältern am gesamten Volkseinkommen.

Wie das Modell hinter der Anthropic-Studie zum KI-Jobverlust rechnet

Die Autoren rechnen mit einem tätigkeitsbasierten Modell. Solche Modelle zerlegen Berufe in einzelne Aufgaben, von denen jede für sich automatisierbar sein kann. Das Modell kennt nur zwei Gruppen, die Wissensarbeiter und alle übrigen Berufe. Auf die erste Gruppe entfallen nach Angaben von Unite.AI 62,4 Prozent der Erwerbstätigen in den USA.

Fünf Stellschrauben bestimmen das Ergebnis. Dazu zählen der Anteil betroffener Aufgaben, die Verbreitung im Arbeitsalltag und der Produktivitätsgewinn je Aufgabe. Hinzu kommen der Anteil echter Automatisierung und die sogenannte „reinstatement ratio“. Sie gibt an, wie viele neue Aufgaben für Menschen pro automatisierter Aufgabe entstehen. Im Extremszenario liegt sie bei null, es kommt also nichts Neues nach.

Als Basisjahr dient 2024, das letzte Jahr vor dem breiten Einsatz großer Sprachmodelle. Robotik und körperliche Arbeit klammert das Modell aus, deshalb endet der Betrachtungszeitraum 2030. Der Wachstumsschub durch schnellere Forschung bleibt in allen drei Szenarien klein, obwohl gerade er oft als Haupteffekt gilt. Deutlich auseinander laufen die drei Pfade erst nach 2027.

Was 10.980 Befragte von KI erwarten

Zum Modell gehört eine repräsentative Umfrage unter 10.980 Erwachsenen in den USA. Morning Consult erhob die Daten zwischen dem 11. und dem 23. August 2026. Gefragt wurde unter anderem, wann KI acht konkrete Aufgaben so gut erledigt wie eine Fachkraft. Das Schreiben von Geschäfts-E-Mails halten 53 Prozent schon heute für möglich. Eine nobelpreiswürdige Entdeckung trauen der Technik heute 12 Prozent zu, 40 Prozent halten sie für ausgeschlossen.

Setzt man die mittleren Antworten in das Modell ein, liegt das Ergebnis nahe am Szenario „Substantial“. Die Einzelantworten streuen allerdings stark, die mittlere Hälfte reicht von 3 bis 19 Prozent zusätzlicher Wirtschaftsleistung. In diese Rechnung gingen nur 3.259 Personen ein, weil nur sie alle fünf Fragen vollständig beantworteten. Auf der Projektseite nennt Anthropic zusätzlich 17.039 Besucher des Tools, die dort informell befragt wurden. Diese Angabe steht nicht im Working Paper und ist nicht repräsentativ.

Wie das Extremszenario zu Amodeis Warnung von 2025 passt

Anthropic-Chef Dario Amodei sagte im Mai 2025 gegenüber Axios, KI könne binnen fünf Jahren bis zur Hälfte der Einstiegsjobs im Bürobereich vernichten. Die Arbeitslosigkeit könne auf 10 bis 20 Prozent steigen. Die Aussage prägte die Debatte über KI und Beschäftigung weit über die Branche hinaus. Fortune berichtete im Mai 2026, dass Amodei seine Darstellung seither geändert habe.

Das Fachmedium The Decoder sieht im neuen Paper einen inneren Widerspruch. Amodeis frühere Warnung entspreche der Größenordnung nach fast dem Extremszenario, das nun als einer von drei gleichrangigen Pfaden erscheint. Ob dahinter eine bewusste Relativierung steckt oder nur wissenschaftliche Vorsicht, bleibt offen. Die Autoren halten in einer Fußnote fest, dass die Arbeit nicht die Position des Unternehmens wiedergibt.

Ökonomen zwischen Zustimmung und Kritik

Eine KI könne noch so viel leisten, ohne Nutzer bleibe sie wirtschaftlich folgenlos, sagte Anton Korinek sinngemäß gegenüber NPR. Korinek leitet bei Anthropic die Forschung zu den ökonomischen Folgen transformativer KI. Mitgründer Jack Clark äußerte sich im selben Bericht ähnlich. Die Technik werde noch sehr viel besser, komme in der Wirtschaft aber langsamer an als gedacht, sagte er sinngemäß.

Der Ökonom Tyler Cowen von der George Mason University nennt die Arbeit in seinem Blog Marginal Revolution nüchtern und wissenschaftlich. Er selbst rechnet mit einem Verlauf etwas oberhalb des mildesten Szenarios. Kritiker halten dem Modell mehrere Lücken vor. Es bildet einzelne Beschäftigte nicht im Zeitverlauf ab und zeigt deshalb nur ein grobes Bild der Verdrängung.

Reaktionen der Politik, Konjunkturzyklen und die Nachfrage aus dem Bau von KI-Rechenzentren bleiben außen vor. Die Autoren danken Ökonomen wie Daron Acemoglu und David Autor für Kommentare zu einem Entwurf. Eine Zustimmung zu den Ergebnissen bedeutet das nicht.

Was die Anthropic-Studie zum KI-Jobverlust für Unternehmen bedeutet

Der praktische Wert dieser Arbeit liegt nicht in ihren Zahlen, sondern in ihrer Struktur. Wer bis 2030 plant, hat meist nur eine einzige Erwartung im Kopf. Das Modell zeigt, wie weit die vertretbaren Annahmen auseinanderliegen. Eine Punktprognose ist unter diesen Bedingungen wertlos, mehrere durchgerechnete Szenarien sind es nicht.

Die wichtigste Stellschraube ist nicht die Fähigkeit der Modelle, sondern ihre Verbreitung. Selbst im Extremszenario werden nur 60 Prozent der technisch möglichen Fälle tatsächlich mit KI bearbeitet. Der wirtschaftliche Effekt entsteht also in den Prozessen der Unternehmen, nicht im Labor. Wer heute Budgets verteilt, entscheidet über das Tempo dieser Verbreitung mit.

Im Extremszenario verschieben sich rund 15 Prozent der Wirtschaftsleistung von der Arbeit zum Kapital. Eine Umverteilung von etwa 9 Prozent der Wirtschaftsleistung würde Wissensarbeiter absichern und den Rest der Wirtschaft immer noch deutlich besserstellen. Die Autoren betonen, dass Umverteilungen dieser Größenordnung historisch praktisch nie von selbst zustande kamen.

Wann sich zeigt, welcher Pfad eintritt

Das Paper liefert keine Prognose, sondern eine Landkarte möglicher Entwicklungen. Es trennt die Wirtschaftsleistung sauber von der Beschäftigung. Die Leistung steigt in allen drei Szenarien, die Beschäftigung von Wissensarbeitern kann stark unter Druck geraten. Innerhalb von ein bis zwei Jahren dürfte sich nach Einschätzung der Autoren zeigen, worauf die Entwicklung hinausläuft. Sich auf mögliche Verwerfungen vorzubereiten, halten sie für klug.

Für Entscheider heißt das weniger Prognose und mehr Beobachtung. Naheliegend ist ein Blick auf wenige Frühindikatoren, etwa den Anteil der tatsächlich mit KI erledigten Aufgaben im eigenen Haus. Auch die Beschäftigungsentwicklung in Büroberufen taugt als Signal. Wer diese Größen kennt, erkennt früher als andere, welcher Pfad sich abzeichnet.