KI-Agenten übernehmen bei ersten Unternehmen bereits Aufgaben, die bisher Menschen erledigten: Sie schreiben Programmcode, prüfen Dokumente, bearbeiten Supportfälle oder bereiten Verträge vor. Solche Agenten sind Systeme der Künstlichen Intelligenz (KI), die ein Ziel verfolgen und dafür mehrere Arbeitsschritte weitgehend selbstständig ausführen. Das betrifft Berufseinsteigerinnen und Berufseinsteiger besonders, wird aber auch für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) relevant, die mit knappen Teams viele Routinearbeiten bewältigen müssen.
Aufgaben statt ganzer Berufe
Die vorliegenden Berichte sprechen weniger für die vollständige Automatisierung ganzer Berufe als für eine Neuverteilung einzelner Aufgaben. Eine klassische Tätigkeitsanalyse zerlegt eine Stelle in konkrete Arbeitsschritte und prüft, welche davon ein KI-Agent, herkömmliche Software oder weiterhin ein Mensch übernehmen sollte. Josh Bersins Einordnung zur Aufgabenanalyse nennt als einfaches Beispiel die Aktualisierung eines Kundendatensatzes in Salesforce: Ist der Ablauf wiederkehrend und eindeutig, kann ein Agent ihn zuverlässig übernehmen.
Komplizierter wird es, wenn eine Aufgabe nur im Zusammenhang mit einer grösseren Rolle sinnvoll beurteilt werden kann. Personalverantwortliche bearbeiten beispielsweise nicht bloss eine Liste isolierter Schritte, sondern müssen Unternehmenskontext, Beziehungen und ungewöhnliche Situationen berücksichtigen. Die entscheidende Frage lautet daher nicht nur, ob sich eine Aufgabe automatisieren lässt, sondern ob sie strukturiert, überprüfbar und ausreichend unabhängig von menschlichem Urteilsvermögen ist.
Ein konkretes Modell liefert Replit. Dort untersucht ein Agent eingehende Supportanfragen zuerst anhand von Fehlermeldungen, Programmdaten und internen Tickets. Wenn der Fall bei einer Person ankommt, liegen bereits zusätzliche Informationen vor; entscheidet sie sich für eine Korrektur, kann ein weiterer Agent mit der Umsetzung beauftragt werden. Replits Beschreibung eines teilweise selbststeuernden Unternehmens zeigt damit einen Arbeitsablauf, in dem Agenten einen grossen Teil der Vorarbeit erledigen, die Entscheidung aber beim Menschen bleibt.
Warum Juniorrollen unter Druck geraten
Anthropic liefert den bisher auffälligsten Einblick in die Folgen für Einstiegsstellen. Laut einer internen Studie sank der Anteil von Juniorbeschäftigten in technischen Abteilungen seit Anfang 2025 von 21 auf 14 Prozent. Bei technischen Neueinstellungen fiel ihr Anteil noch deutlicher von 27 auf 9 Prozent, während offene Juniorstellen besonders seit Dezember 2025 zurückgingen.
Das Unternehmen führt diese Entwicklung auf den intensiven Einsatz seines KI-Systems Claude zurück. Im August 2026 entfielen laut Anthropic auf KI-Agenten sechsmal so viele Arbeitsstunden wie auf menschliche Beschäftigte. Das bedeutet allerdings nicht, dass ein einzelner Agent sechsmal produktiver als eine Person war: Die Zahl vergleicht die gesamten erfassten Arbeitsstunden und sagt für sich allein noch nichts über Qualität oder wirtschaftlichen Nutzen aus.
Anthropic meldet dennoch starke Leistungszuwächse. Ingenieurinnen und Ingenieure lieferten demnach 5,1-mal so viele Änderungen am Programmcode, Fachleute für Datenanalyse stellten 3,1-mal so viele Datenabfragen, und die Rechtsabteilung bearbeitete 3,1-mal so viele Verträge. Vertrieb, Personalbeschaffung und Buchhaltung verzeichneten ebenfalls höhere Mengen, wie der Bericht über Anthropics interne Untersuchung zusammenfasst.
Die Zahlen haben jedoch klare Grenzen. Anthropic ist ein schnell wachsendes Softwareunternehmen, das seine Abläufe besonders stark auf KI ausgerichtet hat; die Studie selbst warnt deshalb vor einer Übertragung auf die Gesamtwirtschaft. Zudem ist mehr Programmcode nicht automatisch besserer Code oder grösserer Geschäftserfolg, auch wenn Anthropic nach eigenen Angaben keine sinkende Codequalität festgestellt hat.
Auch die verbleibende Arbeit wird nicht zwingend angenehmer. Beschäftigte berichteten von Druck, Claude möglichst überall einzusetzen, und 20 Prozent sagten in einer internen Befragung, ihre Arbeit habe sich vom eigentlichen Ausführen zum Verwalten mehrerer Claude-Instanzen verschoben. TechCrunch beschreibt menschliche Aufmerksamkeit und Urteilskraft als neuen Engpass: Von der KI erzeugte Texte müssen gelesen, geordnet und bewertet werden, während zugleich mehr Zeit in Besprechungen fliesst.
Konkreter Nutzen für KMU
Für KMU liegt der naheliegende Nutzen bei wiederkehrenden Verwaltungs- und Informationsaufgaben. Eine YouGov-Umfrage im Auftrag von Alibaba.com und dem Bundesverband E-Commerce und Versandhandel ergab, dass rund ein Drittel der befragten KMU administrative Überlastung als Problem sieht. Rund 40 Prozent nannten Auftragsabwicklung und Kundenservice als besonders zeitintensiv, während mehr als die Hälfte der Unternehmen ab zehn Beschäftigten Potenzial sah, mindestens zehn Prozent der operativen Routineaufgaben mit KI-Agenten einzusparen.
Diese Angaben stammen aus einem bezahlten Beitrag über die kommerzielle Plattform Accio und sind deshalb nicht mit einer unabhängigen Wirksamkeitsstudie gleichzusetzen. Die dort genannten Einsatzfelder sind trotzdem konkret: Agenten können Informationen aus mehreren Quellen bündeln, Daten abgleichen, Dokumente vorstrukturieren sowie Produktrecherchen und Angebote vorbereiten. Der Beitrag zu KI-Agenten im Mittelstand nennt ausserdem Auftragsabwicklung, Kundenservice, regulatorische Dokumentation und internationale Beschaffung.
Im Onlinehandel wird die Aufteilung noch kleinteiliger. Das deutsche Start-up Shop Agentic will nach eigenen Angaben bis zu 60 spezialisierte Agenten für einen Webshop einsetzen. Diese sollen unter anderem Produktinformationen aufbereiten, Warenbestände überwachen und Bestellungen bearbeiten, wie das Porträt über Shop Agentic berichtet. Ob diese grosse Zahl im Alltag tatsächlich bessere Ergebnisse als wenige breiter einsetzbare Agenten liefert, ist anhand der Quelle noch nicht unabhängig geprüft.
Die nächste Stufe reicht über interne Routine hinaus. Anthropic berät sich laut einem weiteren Bericht mit Anwaltskanzleien über Regeln für Agenten, die Preise aushandeln, Beschwerden bearbeiten oder Vertragsangebote verbessern sollen. Experimente des Unternehmens deuteten darauf hin, dass leistungsfähigere Modelle besser verhandeln, was schwächere Marktteilnehmende benachteiligen könnte. Die geplanten Verhandlungsagenten befinden sich damit in einem Bereich, in dem Fairness, Verantwortung und schwer messbare Qualität wichtiger werden als blosse Geschwindigkeit.
Was diese Werkzeuge kosten, lässt sich aus den sieben Berichten nicht seriös ableiten. Es fehlen vergleichbare Angaben zu Lizenzpreisen, Einführungsaufwand, Kontrolle und Fehlerkosten. Für ein KMU ist deshalb nicht die Zahl der Agenten der sinnvollste Massstab, sondern der gesamte Aufwand pro zuverlässig erledigtem Prozess.
Pro und Kontra von KI-Agenten als Kollegen
Pro:
- Weniger Routine – Agenten können wiederkehrende Datenpflege, Dokumentenprüfung und Informationssuche übernehmen.
- Schnellere Vorbereitung – Supportfälle, Angebote und Bestellungen können bereits strukturiert sein, bevor ein Mensch entscheidet.
- Mehr Leistung pro Team – Anthropics interne Zahlen zeigen deutlich höhere Bearbeitungsmengen in mehreren Abteilungen, wenn auch in einem Sonderfall.
- Zugang für kleinere Teams – KMU können spezialisierte Abläufe bearbeiten, ohne jeden Zwischenschritt manuell auszuführen.
Kontra:
- Weniger Einstiegsstellen – Gerade standardisierte Aufgaben, an denen Nachwuchskräfte Erfahrung sammeln, werden zuerst automatisiert.
- Neuer Kontrollaufwand – Grosse Mengen automatisch erzeugter Inhalte können menschliche Aufmerksamkeit zum Engpass machen.
- Unklare Qualität – Mehr Code, Verträge oder Antworten bedeuten nicht automatisch bessere Ergebnisse oder höheren Geschäftswert.
- Ungleiche Verhandlungsmacht – Leistungsstärkere Agenten könnten bei Preisen und Verträgen Vorteile erhalten, ohne dass faire Regeln bereits feststehen.
Was das für dich und Schweizer Unternehmen heisst
Wenn du einsteigst, wählst du am besten einen begrenzten, häufig wiederkehrenden Ablauf mit überprüfbarem Ergebnis. Ein geeignetes Beispiel ist das Vorsortieren von Supportanfragen oder das Zusammenführen von Produktinformationen, nicht die vollständig autonome Bearbeitung eines wichtigen Vertrags. Halte fest, wie viel Zeit der Ablauf heute beansprucht, welche Fehler auftreten und an welcher Stelle eine Person ausdrücklich entscheiden muss.
Als fortgeschrittene Anwenderin oder fortgeschrittener Anwender kannst du einen vollständigen Prozess betrachten und Aufgaben unterschiedlich verteilen. Manche Schritte eignen sich für einen KI-Agenten, andere für gewöhnliche Automatisierung und wieder andere bleiben wegen Kontext oder Verantwortung beim Menschen. Zusätzlichen Nutzen erhältst du nicht durch möglichst viele Agenten, sondern durch klare Übergaben, überprüfbare Ergebnisse und eine bewusste Begrenzung ihrer Befugnisse.
Für Schweizer Unternehmen liefern die Quellen keine spezifischen Angaben zu Verfügbarkeit, unterstützten Landessprachen, Datenstandorten oder Datenschutzbedingungen. Aus internationalen Beispielen lässt sich deshalb nicht ableiten, dass ein Werkzeug ohne Anpassung für einen Schweizer Betrieb geeignet ist. Besonders bei Kundeninformationen, Beschäftigtendaten und Vertragsinhalten müssten Unternehmen die jeweiligen Produktbedingungen und internen Anforderungen separat prüfen; konkrete Resultate für die Schweiz wurden in den Berichten nicht untersucht.
KI-Agenten ersetzen vorerst eher Aufgabenpakete als sauber abgegrenzte Berufe, verändern damit aber trotzdem Stellenprofile und Karrierewege. Der Nutzen ist bei strukturierten, wiederkehrenden Abläufen am plausibelsten, während Urteilskraft, Kontrolle und Kontext stärker ins Zentrum rücken. Offen bleibt, wie Unternehmen erfahrene Fachkräfte entwickeln sollen, wenn sie genau jene Junioraufgaben automatisieren, an denen Erfahrung bisher aufgebaut wurde.
Quellen
- Anthropic stellt kaum noch Nachwuchskräfte ein, weil KI-Agenten sechsmal so viel wie Menschen arbeiten – Unbekannt, 2026-10-18
- What Is Task or Work Intelligence And Can We Decompose Every Job For AI? – Unbekannt, 2026-10-19
- Warum der Mittelstand bei KI-Agenten jetzt nicht warten sollte – Unbekannt, 2026-10-18
- Anthropic berät sich mit Kanzleien, damit KI-Agenten künftig Preise und Verträge aushandeln – Unbekannt, 2026-10-18
- Anthropic says its workforce has become less junior and is spending more time in meetings – Unbekannt, 2026-10-17
- Replit’s CEO says the future of work is the ‘self-driving company’ – Unbekannt, 2026-10-16
- 60 KI-Agenten für einen Webshop: Shop Agentic will den E-Commerce umkrempeln – Unbekannt, 2026-10-16
Bild: Christina Morillo via Pexels