Anthropic-Studie: KI steigert Produktivität bei komplexen Aufgaben am stärksten

Die KI-Modelle von Anthropic erzielen die größten Produktivitätsgewinne bei anspruchsvollen Tätigkeiten, die höhere Bildung voraussetzen. Das zeigt der vierte Anthropic Economic Index, eine der bisher detailliertesten Analysen realer KI-Nutzung. Die Studie widerlegt damit die gängige Annahme, KI ersetze vor allem einfache Routinearbeit.

Neue Metriken zeigen, wie KI wirklich genutzt wird

Für den Bericht analysierte das KI-Sicherheitsunternehmen zwei Millionen anonymisierte Konversationen von November 2025. Anthropic führte ein neues Messsystem ein – die „ökonomischen Primitive“. Dieses bewertet KI-Interaktionen in fünf Dimensionen: Aufgabenschwierigkeit, benötigte Qualifikation, Nutzungszweck, Autonomiegrad der KI und letztlicher Erfolg.

Die Daten zeigen ein klares Bild: KI wird überwiegend für komplexere Aufgaben eingesetzt als im Durchschnitt der Gesamtwirtschaft. Die mit Claude Sonnet 4.5 unterstützten Tätigkeiten erfordern im Schnitt eine Ausbildungsdauer von 14,4 Jahren. Der gesamtwirtschaftliche Durchschnitt liegt bei 13,2 Jahren. Die KI festigt damit zunächst ihre Rolle in akademischen Berufen.

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Das Komplexitäts-Dilemma: Mehr Tempo, mehr Fehler

Die zentrale Erkenntnis: Je anspruchsvoller die Aufgabe, desto größer der Produktivitätsschub – aber auch die Fehlerquote. Bei Tätigkeiten, die einem Hochschulabschluss (16 Ausbildungsjahre) entsprechen, beschleunigt KI die Arbeit um das Zwölffache. Bei Aufgaben auf Abitur-Niveau (12 Jahre) beträgt der Faktor nur neun.

Doch dieser Tempozuwachs hat seinen Preis. Claude erledigt Hochschul-Aufgaben nur zu 66 Prozent erfolgreich. Bei einfacheren Tätigkeiten liegt die Quote bei 70 Prozent. Für Geschäftskunden, die das Modell per API nutzen, sinkt die Erfolgsrate bei Projekten mit über fünf Stunden menschlichem Arbeitsaufwand auf etwa 45 Prozent. Dennoch überwiegt der Nettonutzen: Die enorme Geschwindigkeitssteigerung wiegt die leicht erhöhte Fehlerquote mehr als auf.

Wirtschaftsprognosen werden nach unten korrigiert

Die realen Erfolgsquoten zwingen zu einer Revision der makroökonomischen Prognosen. Eine frühere Anthropic-Analyse prophezeite, flächendeckende KI-Nutzung könne das US-Produktivitätswachstum um 1,8 Prozentpunkte jährlich steigern. Der neue Bericht korrigiert diese Schätzung auf 1,0 bis 1,2 Prozentpunkte nach unten.

Berücksichtigt man zusätzlich „Engpass“-Aufgaben, die KI nicht beschleunigen kann, reduziert sich der Wert weiter auf 0,6 bis 0,8 Prozentpunkte. Die Studie warnt zudem vor einem „De-Skilling“-Effekt in bestimmten Berufen. Wenn KI die komplexen Kernaufgaben übernimmt, bleiben oft nur vereinfachte Tätigkeiten zurück. Betroffen sein könnten etwa Reisebüromitarbeiter, Technische Redakteure oder einige IT-Spezialisten.

Globale Nutzung und ein verändertes Nutzerverhalten

Die KI-Adaption bleibt global ungleich verteilt und korreliert stark mit dem Pro-Kopf-BIP. Führend sind die USA, Indien, Japan, Großbritannien und Südkorea. In den USA selbst gleichen sich die Nutzungsunterschiede zwischen den Bundesstaaten jedoch allmählich an.

Interessant ist eine Verhaltensänderung der Nutzer: Der Trend zur vollständigen Automatisierung, bei der die KI ganze Aufgaben allein erledigt, schwächt sich ab. Stattdessen dominiert wieder die kollaborative Augmentierung, bei der Mensch und KI im Dialog zusammenarbeiten.

Erfahrene Nutzer erzielen dabei bemerkenswerte Ergebnisse. Sie zerlegen große Projekte in kleinere Schritte und bewältigen so Aufgaben, die einem Menschen geschätzte 19 Stunden kosten würden. Das übertrifft die in Benchmarks gemessene Grenze von 2 bis 3,5 Stunden, bei der die Erfolgsquote auf 50 Prozent sinkt, bei weitem. Diese Lernkurve deutet darauf hin: Je besser die Zusammenarbeit mit KI gelingt, desto mehr Anwendungsfelder werden erschlossen – und desto fester verankert sich diese Technologie in unserer Wirtschaft.

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