Künstliche Intelligenz (KI) verändert nicht nur einzelne Aufgaben, sondern auch den Einstieg in technische und kaufmännische Berufe. Besonders deutlich zeigt sich das beim KI-Unternehmen Anthropic, das weniger Nachwuchskräfte einstellt und zugleich immer mehr Arbeit an KI-Agenten übergibt. Für Berufseinsteigerinnen und Berufseinsteiger entsteht damit ein Problem: Gerade jene Routineaufgaben verschwinden, an denen sie bisher Erfahrung sammeln konnten.
Warum der Berufseinstieg enger wird
Der Anteil von Junior-Stellen in den technischen Abteilungen von Anthropic sank laut einer internen Untersuchung des Unternehmens seit Anfang 2025 von 21 auf 14 Prozent. Unter den Neueinstellungen fiel der Anteil sogar von 27 auf 9 Prozent. Besonders seit Dezember 2025 gingen die offenen Einstiegsstellen zurück.
Anthropic bringt diese Entwicklung mit KI-Agenten in Verbindung. Das sind Systeme, die mehrstufige Aufgaben teilweise selbstständig bearbeiten, statt nur auf eine einzelne Texteingabe zu antworten. Im August 2026 entfielen auf solche Agenten nach Angaben des Unternehmens sechsmal so viele Arbeitsstunden wie auf menschliche Mitarbeitende. Das bedeutet nicht, dass ein Agent in jeder Stunde sechsmal produktiver war, sondern beschreibt zunächst das gemessene Arbeitsvolumen.
Besonders häufig wurden Aufgaben wie das Schreiben von Programmcode und die Fehlersuche an Claude übertragen. In Tätigkeiten, in denen das System für komplexe Aufgaben eingesetzt wurde, ging die Beschäftigung von Nachwuchskräften am stärksten zurück. Anthropic räumt allerdings selbst ein, dass es als schnell wachsendes und ausgesprochen KI-intensives Softwareunternehmen ein Sonderfall ist.
Für den Arbeitsmarkt liegt das Risiko weniger im vollständigen Verschwinden ganzer Berufe als im Verlust der bisherigen Lernleiter. Eine Junior-Entwicklerin, die kaum noch kleinere Fehler selbst sucht, oder ein junger Datenfachmann, der Abfragen nur noch kontrolliert, sammelt andere Erfahrungen als frühere Generationen. Unternehmen können kurzfristig effizienter werden, müssen aber weiterhin einen Weg finden, aus Nachwuchskräften erfahrene Fachpersonen zu machen.
Was KI-Agenten an Rollen verändern
Die Verschiebung reicht über die Softwareentwicklung hinaus. Anthropic berichtet, dass seine Rechtsabteilung 3,1-mal so viele Verträge bearbeitete, der Vertrieb 1,7-mal so viele Abschlüsse erzielte und die Buchhaltung 1,4-mal so viele Rechnungen verarbeitete. Diese Werte stammen vom Anbieter und belegen keine allgemeine Wirkung für andere Unternehmen.
Gleichzeitig arbeitet Anthropic daran, Agenten mit anspruchsvolleren Aufgaben zu betrauen. Das Unternehmen berät sich mit Anwaltskanzleien über Verhandlungsregeln, damit Systeme künftig Preise aushandeln, Beschwerden bearbeiten oder Vertragsangebote verbessern könnten. Die Versuche zeigen laut Anthropic auch eine heikle Seite: Leistungsfähigere Modelle verhandeln besser und könnten dadurch bestehende Ungleichgewichte verstärken.
Das schafft neue Rollen, statt Fachwissen einfach überflüssig zu machen. Anthropic sucht unter anderem Juristinnen und Juristen, die Claude bei Urteilsfragen aus Recht, Philosophie, Wirtschaft und weiteren Gebieten prüfen. Für eine viermonatige Tätigkeit nennt das Unternehmen eine Vergütung von 100’000 bis 167’000 US-Dollar. Solche aussergewöhnlich bezahlten Stellen ersetzen allerdings nicht die breite Masse früherer Einstiegspositionen.
Der Hintergrund ist ein Bewertungsproblem. Bei Mathematik oder Programmcode lässt sich oft vergleichsweise klar prüfen, ob ein Ergebnis stimmt. Bei einer juristischen Abwägung, einer politischen Beurteilung oder einer Vertragsverhandlung braucht es Kontext und menschliches Urteil. Fachpersonen wechseln dadurch teilweise von der direkten Bearbeitung zur Definition von Qualitätsmassstäben, zur Kontrolle und zur Entscheidung über Grenzfälle.
Was Produktivität tatsächlich zeigt
Anthropic meldet deutliche interne Zuwächse: Ingenieurinnen und Ingenieure hätten 5,1-mal so viele gespeicherte Codeänderungen geliefert, Datenfachleute 3,1-mal so viele Abfragen erstellt und Personalverantwortliche 1,4-mal so viele Personen eingestellt. Solche Mengenangaben sagen jedoch nicht automatisch, ob die Ergebnisse besser waren oder wie viel Zeit für Kontrolle und Nacharbeit anfiel.
Hinzu kommt ein Widerspruch zwischen Unternehmensdaten und dem breiteren Bild. Während Anthropic hohe Steigerungen ausweist, verweist t3n auf eine Studie zur Softwareentwicklung, die an einem Produktivitätsgewinn durch KI zweifeln lässt. Auch Anthropic hält fest, dass in der breiteren Wirtschaft bisher kein entsprechender Gewinn sichtbar sei.
Ein Grund dafür ist, dass Arbeitsplätze nicht nur aus voneinander unabhängigen Einzelaufgaben bestehen. Die sogenannte Task Intelligence, also die systematische Zerlegung eines Berufs in einzelne Tätigkeiten, kann geeignete Automatisierungsmöglichkeiten sichtbar machen. Josh Bersin warnt jedoch vor einer zu einfachen Aufgabenlogik: Tätigkeiten hängen mit Prozessen, Rollen und situativem Wissen zusammen.
Das lässt sich an zwei Beispielen erkennen. Ein Agent kann den zweiminütigen Eintrag eines Verkaufsgesprächs in ein Kundenverwaltungssystem zuverlässig übernehmen. Bei sicherheitsrelevanten Tätigkeiten kann ein automatisches System wiederum daran erinnern, das Fahrwerk eines Flugzeugs zum richtigen Zeitpunkt auszufahren. Ob dafür KI, herkömmliche Automatisierung oder weiterhin ein Mensch am besten geeignet ist, muss für jeden Prozess getrennt entschieden werden.
Auch die persönliche Qualität der Arbeit verändert sich. Der Softwareexperte Simon Willison beschreibt, dass Programmieragenten für Menschen hilfreich sind, die vor allem funktionierende Systeme bauen wollen. Wer dagegen gerade das eigenständige Lösen kniffliger Programmierprobleme als erfüllenden Teil des Berufs erlebt, kann den Wandel als echten Verlust empfinden. Produktivität und Arbeitszufriedenheit entwickeln sich nicht zwingend in dieselbe Richtung.
Pro und Kontra von KI-Agenten in der Arbeitswelt
Pro:
- Weniger Routine – Agenten können wiederkehrende Dateneingaben, Dokumentenprüfungen und Abgleiche übernehmen.
- Mehr Kapazität – Teams können mehr Verträge, Abfragen oder Rechnungen bearbeiten, sofern die Resultate zuverlässig kontrolliert werden.
- Neue Fachrollen – Menschen werden für Qualitätsbewertung, Aufsicht, Prozessgestaltung und schwierige Grenzfälle benötigt.
- Bessere Entscheidungsgrundlagen – Agenten können verstreute Informationen bündeln und nächste Arbeitsschritte vorbereiten.
Kontra:
- Weniger Einstiegsstellen – Werden einfache Aufgaben automatisiert, fehlen Nachwuchskräften Lerngelegenheiten und erste Berufserfahrung.
- Unsichere Produktivität – Mehr erzeugte Ergebnisse bedeuten nicht automatisch bessere oder wirtschaftlichere Arbeit.
- Neue Kontrollarbeit – Fehler, ungeeignete Entscheidungen und unklare Zuständigkeiten können zusätzlichen Aufwand verursachen.
- Ungleiche Verhandlungsmacht – Leistungsstarke Agenten könnten gut ausgestatteten Unternehmen und Personen einen weiteren Vorteil verschaffen.
Ein von Alibaba.com und einem Branchenverband in Auftrag gegebener Beitrag nennt konkrete Einsatzfelder im Mittelstand: Auftragsabwicklung, Kundenservice, Regelkonformität, Produktrecherche, Angebotsvorbereitung und internationale Beschaffung. Laut der darin zitierten YouGov-Umfrage betrachtet rund ein Drittel der kleinen und mittleren Unternehmen administrative Überlastung als Problem. Rund 40 Prozent nennen Auftragsabwicklung und Kundenservice als besonders zeitintensiv, während mehr als die Hälfte der Unternehmen ab zehn Mitarbeitenden ein Einsparpotenzial von mindestens zehn Prozent der operativen Routineaufgaben sieht.
Diese Angaben stammen aus einem gesponserten Beitrag über KI-Agenten im Mittelstand und sollten entsprechend eingeordnet werden. Sie zeigen ein wahrgenommenes Potenzial, aber keinen unabhängig bestätigten Produktivitätsgewinn. Angaben zu Werkzeugpreisen, Einführungskosten oder dem nötigen Kontrollaufwand liefern die vorliegenden Quellen nicht.
Was das für dich und die Schweiz heisst
Wenn du am Anfang deiner Laufbahn stehst, ist der erste sinnvolle Schritt nicht, jede Aufgabe möglichst schnell an einen Agenten abzugeben. Wähle stattdessen einen klar begrenzten Ablauf, etwa die Vorbereitung einer Produktrecherche oder das Vorstrukturieren eines Dokuments, und vergleiche das Ergebnis mit deiner eigenen Bearbeitung. So lernst du sowohl die fachliche Aufgabe als auch die typischen Grenzen des Werkzeugs kennen.
Für Fortgeschrittene liegt der grössere Nutzen in der Gestaltung ganzer Arbeitsabläufe. Du kannst Tätigkeiten danach ordnen, ob sie klare Regeln besitzen, wie leicht sich Ergebnisse prüfen lassen und welche Folgen ein Fehler hätte. Routine kann automatisiert werden, während du Freigaben, Qualitätskriterien und schwierige Entscheidungen bewusst bei Menschen belässt.
Für die Schweiz treffen zwei Entwicklungen aufeinander. ETH Zürich und EPFL bilden laut Netzwoche besonders viele hoch qualifizierte KI-Fachpersonen aus, doch amerikanische Technologiekonzerne werben einen Teil davon ab. Google, Microsoft, Meta, Apple, OpenAI und Anthropic unterhalten Niederlassungen in Zürich oder engagieren sich dort im Forschungsumfeld.
Google spendete 2026 laut dem Bericht 500’000 Franken an das ETH AI Center und unterstützte drei Doktorierende finanziell sowie mit Mentoren. Genaue Zahlen dazu, wie viele Absolventinnen und Absolventen zu grossen Technologiekonzernen wechseln, liegen jedoch nicht vor. Für die Schweiz entsteht damit ein Spannungsfeld: Sie verfügt über einen starken Ausbildungsstandort, muss aber genügend attraktive Karrierewege schaffen, wenn das Wissen auch lokalen Unternehmen und der digitalen Eigenständigkeit zugutekommen soll.
KI verschiebt den Wert von der reinen Ausführung hin zu Kontrolle, Kontextverständnis und Prozessgestaltung. Sie kann Routine reduzieren und neue hoch qualifizierte Rollen schaffen, während zugleich genau jene Einstiegsaufgaben knapper werden, die den Weg zu solchen Rollen bisher eröffneten. Offen bleibt, ob Unternehmen tragfähige neue Lernwege entwickeln oder kurzfristige Effizienzgewinne langfristig mit einem Mangel an erfahrenen Fachpersonen bezahlen.
Quellen
- Anthropic stellt kaum noch Nachwuchskräfte ein, weil KI-Agenten sechsmal so viel wie Menschen arbeiten – The Decoder, 2026-10-18
- Anthropic berät sich mit Kanzleien, damit KI-Agenten künftig Preise und Verträge aushandeln – The Decoder, 2026-10-18
- My obituary for programming – Simon Willison’s Weblog, 2026-10-19
- 5 Dinge, die du diese Woche wissen musst: Steigert KI wirklich unsere Produktivität? – t3n, 2026-10-19
- What Is Task or Work Intelligence And Can We Decompose Every Job For AI? – Josh Bersin, 2026-10-19
- Big Tech buhlt um die besten KI-Talente der Schweiz – Netzwoche, 2026-10-19
- Warum der Mittelstand bei KI-Agenten jetzt nicht warten sollte – t3n, 2026-10-18
Bild: Mert Coşkun via Pexels