Die KI-Erwartungslücke

Die KI-Erwartungslücke

Szymon Sacher, Tess Cotter, Charles I. Jones, Anton Korinek, Peter McCrory

Zentrale Erkenntnisse

1. Erwachsene in den USA erwarten, dass sich die KI-Fähigkeiten in den kommenden Jahren schnell entwickeln werden; Anthropic-Mitarbeitende erwarten einen noch schnelleren Fortschritt; 39% der Erwachsenen in den USA und 91% der Mitarbeitenden erwarten, dass die KI bis 2030 eine Entdeckung auf Nobelpreisniveau machen können wird.
2. Anthropic-Mitarbeitende erwarten von der KI bei den Aufgaben, für die sie gut geeignet ist, deutlich größere Produktivitätsgewinne. Unter den Erwachsenen in den USA, die KI bei der Arbeit nutzen, sagen 26%, dass eine Aufgabe mit KI ein Viertel der Zeit oder weniger dauert, verglichen mit 59% der Anthropic-Mitarbeitenden.
3. Was den eigenen Job betrifft, erwarten mehr als die Hälfte der Anthropic-Mitarbeitenden, dass die KI bis 2030 mindestens 80% ihrer aktuellen Arbeit erledigen können wird, verglichen mit 5% der Erwerbstätigen in den USA.
4. Sowohl unter Erwerbstätigen in den USA als auch unter Anthropic-Mitarbeitenden erwarten Personen, die davon ausgehen, dass die KI mehr von ihrer eigenen Arbeit übernehmen wird, eine höhere Arbeitslosigkeit. Während es Unterschiede in den Überzeugungen über künftige Fähigkeiten gibt, ist die wahrgenommene Verbindung zwischen der möglichen Veränderung des eigenen Jobs durch KI und der breiteren Arbeitslosigkeit für beide Gruppen sehr ähnlich.
   

Einleitung

Wie wird die KI die Wirtschaft in den kommenden Jahren verändern? Die KI-Fähigkeiten entwickeln sich rasant, und die Möglichkeit, dass künftige KI-Modelle ihre eigenen Nachfolger bauen könnten (rekursive Selbstverbesserung), könnte das Tempo des Fortschritts weiter beschleunigen. Wie schnell dies eintreten könnte und in welchem Ausmaß, ist unklar. Die Prognosen variieren stark und werden heftig diskutiert.

Was ist die Kernquelle der Meinungsverschiedenheiten über die künftigen Auswirkungen der KI auf die Wirtschaft? Liegt sie hauptsächlich an unterschiedlichen Überzeugungen darüber, wie schnell sich die KI-Fähigkeiten verbessern werden? Oder spiegelt sie Meinungsverschiedenheiten darüber wider, wie schnell und in welcher Form diese Fähigkeiten in eine reale Anwendung umgesetzt werden? Welche Sichtweisen auf den künftigen Weg der KI sind mit einem raschen Wirtschaftswachstum vereinbar?

Diese Notiz präsentiert neue Umfragedaten zu diesen Fragen. Im August 2026 befragten wir zwei Gruppen: eine national repräsentative Stichprobe von Erwachsenen in den USA sowie Anthropic-Mitarbeitende.¹ Die Fragen behandelten unter anderem die Fähigkeiten der KI, wie weit verbreitet sie sein wird, wie viel Zeit sie spart, wie autonom sie sein wird und wie schwierig es für eine verdrängte Arbeitskraft sein wird, einen Job in einem anderen Beruf zu finden.² Anthropic-Mitarbeitende entwickeln und nutzen KI an der Spitze der Forschung jeden Tag. Die zweite Umfrage zeigt daher, wie die Menschen, die der Technologie am nächsten stehen, ihre Zukunft einschätzen – sowohl in Bezug auf die Fähigkeiten als auch auf die breiteren wirtschaftlichen Auswirkungen.

Wir berichten über die folgenden wichtigsten Ergebnisse. Erstens sind sich die beiden Gruppen weitgehend einig darüber, was die KI heute kann, sind sich aber über das Tempo des künftigen Fortschritts uneinig. Anthropic-Mitarbeitende erwarten, dass sich die Fähigkeiten schneller entwickeln, die KI weiter verbreitet und mit weniger menschlicher Beteiligung eingesetzt wird und die Zeitersparnis bei einer Aufgabe viel größer sein wird. Zum Beispiel erwarten 91% der Mitarbeitenden, dass die KI bis 2030 eine Entdeckung auf Nobelpreisniveau machen können wird, verglichen mit 39% der Erwachsenen in den USA.

Zweitens gibt es erhebliche Unterschiede in Bezug auf die eigenen Jobs. Im Durchschnitt erwarten die Mitarbeitenden, dass die KI bis 2030 75% ihrer aktuellen Arbeit erledigen können wird, verglichen mit 28% bei allen Erwerbstätigen in den USA.

Drittens scheinen beide Gruppen in ähnlicher Weise über den Arbeitsmarkt nachzudenken: Menschen, die erwarten, dass die KI künftig mehr von ihrer eigenen Arbeit übernimmt, prognostizieren eine höhere Arbeitslosigkeit. Und bei gleichem erwartetem Grad der KI-Automatisierung der eigenen Arbeit prognostizieren beide Gruppen etwa die gleiche Arbeitslosenquote.

Was die Menschen von der KI erwarten

Fähigkeiten

Wir untersuchen zunächst die Erwartungen hinsichtlich der KI-Fähigkeiten. Wir fragten, wann die KI jede von acht Aufgaben ebenso gut wie eine qualifizierte Fachkraft erledigen können wird, vom Schreiben routinemäßiger E-Mails bis zur Erzielung einer wissenschaftlichen Entdeckung auf Nobelpreisniveau. Erwachsene in den USA und Anthropic-Mitarbeitende sind sich weitgehend einig darüber, was die KI heute kann, insbesondere bei komplexeren Aufgaben. Beide Gruppen ordnen die Aufgaben in nahezu derselben Schwierigkeitsreihenfolge ein (Abbildung 1, Panel A).

Die Gruppen sind sich über den Verlauf des künftigen KI-Fortschritts uneinig. Zum Beispiel denken heute etwa ein Viertel der Erwachsenen in den USA und der Anthropic-Mitarbeitenden, dass die KI wissenschaftliche Studien entwerfen, durchführen und veröffentlichen kann. Aber im nächsten Jahr erwarten 9 von 10 Mitarbeitenden, dass dies für die KI machbar sein wird, verglichen mit nur 38% der Allgemeinbevölkerung. Bis 2030 erwarten 39% der Erwachsenen in den USA, dass die KI eine Entdeckung auf Nobelpreisniveau machen können wird (Panel C), verglichen mit 91% der Mitarbeitenden. Der vielleicht auffälligste Unterschied ist, dass – je nach Aufgabe – zwischen 19 und 40% der Erwachsenen in den USA sagen, die KI werde nie in der Lage sein, eine bestimmte Aufgabe zu erledigen, verglichen mit höchstens 2% der Mitarbeitenden.

Zum Teil spiegeln die unterschiedlichen Ansichten Unterschiede in der Häufigkeit der KI-Nutzung wider. Unter denen, die KI regelmäßig bei der Arbeit nutzen (etwa ein Fünftel der Befragten), erwarten 56%, dass die KI bis 2030 mindestens sieben der acht genannten Aufgaben erledigen können wird. Das ist deutlich höher als bei allen Erwachsenen in den USA (41%) und bei denen, die noch nie ein KI-Tool genutzt haben (28%), aber immer noch weit entfernt von der Sicht der Mitarbeitenden (96%).

Adoption und ihre Hindernisse

Die Auswirkungen von KI auf die Wirtschaft werden nicht allein durch die rohen Fähigkeiten bestimmt. Menschen und Unternehmen müssen KI tatsächlich einsetzen, was Zeit und Experimentieren erfordert. Von den Arbeitsaufgaben, die KI erledigen können wird, erwarten Erwachsene in den USA, dass 42% bis 2030 mit KI erledigt werden. Das Anthropic-Personal erwartet eine deutlich schnellere Verbreitung in den nächsten Jahren, mit KI-Einsatz bei 65% aller Aufgaben, für die sie eingesetzt werden könnte.

Um zu verstehen, was die KI-Adoption bei der Arbeit bremsen könnte, baten wir Erwachsene in den USA, bis zu drei Hindernisse aus einer Liste von neun auszuwählen, die ihrer Erwartung nach die größten sein werden. Die Allgemeinheit erwartet, dass eher die Präferenzen und Regeln der Menschen als die technologischen Einschränkungen die Adoption bremsen könnten (Abbildung 2). „Kunden bevorzugen den Kontakt mit einer Person“ war das am häufigsten gewählte Hindernis, gefolgt von „Datenschutz- und Sicherheitsbedenken“, „KI ist nicht zuverlässig genug“ und „Gesetze, Vorschriften oder Haftung“.

Bemerkenswert ist, dass Erwachsene in den USA, die KI regelmäßig bei der Arbeit nutzen, Datenschutz- und Sicherheitsbedenken an erster Stelle einordnen (42% halten es für eines der Top-3-Hindernisse, verglichen mit 37% bei den übrigen) und Kundenpräferenzen für den Kontakt mit Menschen als etwas weniger wichtig ansehen (37% gegenüber 42%).

Wie autonom KI sein wird

Die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt werden teilweise davon abhängen, ob KI komplexe Aufgaben autonom oder in Zusammenarbeit mit einem Menschen erledigt. Ersteres verdrängt tendenziell menschliche Arbeitskräfte. Wenn KI hingegen die Fähigkeiten von Menschen ergänzt, werden Arbeitnehmer produktiver. Um ein Gefühl für die erwartete Automatisierung gegenüber Augmentierung im Jahr 2030 beim Anthropic-Personal und in der Allgemeinheit zu bekommen, fragten wir, wie KI und Menschen bis 2030 bei verschiedenen Aufgaben zusammenarbeiten werden, vom Verfassen von E-Mails bis zum Vertragsrecht. Bei Anthropic sagt die große Mehrheit des Personals voraus, dass KI bis 2030 Aufgaben entweder allein erledigen wird oder während ein Mitarbeiter die Arbeit überprüft (Abbildung 3). Demgegenüber erwarten 4 von 10 Erwachsenen in den USA stattdessen, dass Menschen den Großteil der Arbeit selbst oder mit etwas KI-Hilfe erledigen werden.

Zeitersparnis

Wie stark KI den Output erhöht, hängt nicht nur davon ab, welche Aufgaben sie erledigen kann und wie weit verbreitet ihr Einsatz ist, sondern auch davon, wie viel schneller und besser sie diese erledigt. Eine Technologie, die gerade gut genug ist, um Arbeitskräfte zu ersetzen – was Acemoglu und Restrepo (2019) eine „so-so“-Technologie nennen –, verdrängt Arbeit, ohne das BIP nennenswert zu erhöhen. Eine Technologie hingegen, die Aufgaben zu einem kleinen Bruchteil der Kosten oder in einem Bruchteil der Zeit erledigt, kann das BIP erheblich steigern.

Um die Wahrnehmungen zum Produktivitätsschub durch KI zu messen, fragten wir die Allgemeinheit und das Anthropic-Personal, wie lange eine Aufgabe, für die KI gut geeignet ist, mit KI dauert, verglichen mit der Erledigung ohne KI. Eine Aufgabe, die in der halben Zeit erledigt wird, entspricht einer Verdopplung des Outputs pro Stunde.³

Das Anthropic-Personal berichtet von weitaus größeren erwarteten Einsparungen, wobei 85% sagen, dass es die halbe Zeit oder weniger dauert. Bei Erwachsenen in den USA, die KI bei der Arbeit nutzen, ist die typische Antwort die halbe Zeit, und 29% sagen, dass die Aufgabe genauso lange oder länger dauert, während nur 5% des Personals dies sagen. Unter den Erwachsenen in den USA sagen 26% derer, die KI bei der Arbeit nutzen, dass eine Aufgabe ein Viertel der Zeit oder weniger dauert, und 21% derer, die KI bei der Arbeit nicht nutzen, sagen dasselbe. Beim Personal liegt dieser Anteil bei 59% (Abbildung 4).

Das Personal beschreibt möglicherweise, was es bei der Arbeit erlebt. Wie weiter unten in How Employment is Changing at Anthropicerörtert, steigerten Anthropic-Mitarbeiter ihre Produktivität in einigen Dimensionen nach der Einführung agenter Werkzeuge: Die von Ingenieuren hinzugefügten Codezeilen verdreifachten sich im Monat nach der Einführung von Coding-Agenten, und Vertriebsmitarbeiter schlossen nach der Einführung von KI-Agenten mehr Abschlüsse mit Kunden ab. Der Output pro Person stieg auch in anderen Geschäftsbereichen, wie Recht und Personalbeschaffung.

Eigene Arbeit und Arbeitsplätze

Wie viel von ihrer eigenen Arbeit KI erledigen können wird

Vielleicht wenig überraschend finden wir eine große Diskrepanz in der Wahrnehmung zwischen der Allgemeinbevölkerung und dem Anthropic-Personal, wenn es darum geht, wie sich KI auf die eigenen Jobs auswirkt (Abbildung 5). Im Durchschnitt sagen Angehörige des Anthropic-Personals voraus, dass KI bis 2030 in der Lage sein wird, 75% ihrer aktuellen Arbeitszeit zu erledigen. US-Arbeitnehmer (Befragte, die angeben, einen Job zu haben) setzen diesen Anteil im Durchschnitt bei 28% an, und nur 1 von 20 sagt, dass KI bis 2030 80% oder mehr ihrer Arbeitszeit erledigen könnte.

Unter US-Arbeitnehmern variieren die Erwartungen je nach Beruf: Von KI wird erwartet, dass sie 25% der Arbeitszeit bei Beschäftigten in handwerklichen Berufen, Produktion und Transport erledigen kann und 33% bei Beschäftigten in Computer-, Ingenieurs- und Wissenschaftsberufen. Bei Letzterer Gruppe erwarten regelmäßige KI-Nutzer nur 40% – eine Einschätzung, die näher am Durchschnitt der US-Arbeitnehmer liegt als am Durchschnitt des Anthropic-Personals (75%).

Exposition des eigenen Jobs und Prognosen zur Arbeitslosigkeit

Wie viel von der eigenen Arbeit die Befragten erwarten, dass KI sie erledigt, trägt viel dazu bei, ihre Erwartungen an den Arbeitsmarkt zu erklären. Wir sagten den Befragten, dass die aktuelle Arbeitslosenquote etwa 4.2% beträgt, und baten sie, die Quote für 2030 vorherzusagen. Abbildung 6 gruppiert die Befragten nach dem Anteil ihrer eigenen Arbeitszeit, den sie erwarten, dass KI ihn bis 2030 erledigen kann, und zeigt die durchschnittliche Prognose der Arbeitslosenquote jeder Gruppe.

US-Arbeitnehmer, die erwarten, dass KI weniger als die Hälfte ihrer Arbeit erledigen kann, prognostizieren eine Arbeitslosigkeit von 7 bis 8%. Oberhalb der Hälfte steigt die Prognose mit dem Anteil der KI-exponierten Arbeit. Wer erwartet, dass KI 80% oder mehr seiner Arbeit erledigen kann, erwartet im Durchschnitt eine Arbeitslosenquote von 12.2% im Jahr 2030, über ihrem Höhepunkt während der Großen Finanzkrise. Unter US-Arbeitnehmern ist jeder Zehn-prozent-Punkt mehr betroffener Arbeit mit 0.4 Punkten mehr prognostizierter Arbeitslosigkeit verbunden. Allgemeiner Optimismus bezüglich KI erklärt dies nicht. Bei fester eigener Arbeitsexposition hängt der Anteil der acht Aufgaben, die ein Arbeitnehmer von KI beherrscht erwartet, nicht mit der Prognose zusammen.

Obwohl ihre eigene berichtete Exposition deutlich höher ist, zeigt sich bei Anthropic-Personal derselbe Gradient, wobei die Prognosen denen der Allgemeinbevölkerung sehr ähnlich sind. Daher scheinen diese beiden Gruppen keine unterschiedlichen Theorien darüber zu haben, wie KI gleichzeitig ihre eigenen Jobs und den breiteren Arbeitsmarkt beeinflussen wird. Sie haben unterschiedliche Erfahrungen damit, welche KI-Fähigkeiten es gibt, und daraus folgend unterschiedliche Erwartungen.

Einstellung und Wiedereingliederung

Obwohl das Anthropic-Personal erwartet, dass KI den Großteil seiner Arbeit erledigen kann, erwartet es auch, dass Anthropic weiter einstellt. 95% des Anthropic-Personals erwarten, dass die Zahl der Beschäftigten in den nächsten 12 Monaten wächst, das Median-Mitglied des Personals erwartet ein Wachstum von 66%, und 27% erwarten mindestens eine Verdoppelung. Dies sind die persönlichen Erwartungen von Personalmitgliedern in einer internen Umfrage und stellen nicht die Pläne von Anthropic oder dessen Einschätzung seiner Personalzahl dar. Dennoch zeigen sie, dass die Automatisierung von Aufgaben und der Abbau von Arbeitsplätzen unterschiedliche Prognosen sind – zumindest an einem Frontier-KI-Labor.

Das Anthropic-Personal ist jedoch etwas pessimistischer als US-Erwachsene, was die Frage betrifft, wie schnell durch KI verdrängte Arbeitskräfte eine neue Arbeit finden können. Wir fragten, wie lange es dauern würde, bis eine Person, die 2030 ihren Job durch KI-Automatisierung verliert – und die den Beruf wechseln muss –, eine neue findet.⁴ Das Median-Mitglied des Anthropic-Personals erwartet, dass eine durch KI verdrängte Arbeitskraft 12 Monate brauchen würde, um eine Rolle in einem neuen Beruf zu finden. Im Vergleich dazu liegt die Median-Antwort der US-Erwachsenen im Bereich von 7-12 Monaten.

Erwartungen an KI und deren wirtschaftliche Implikationen

Zuordnung der Umfrageantworten zu modellbasierten wirtschaftlichen Szenarien

In Economic Scenarios for Transformative AI stellten wir einen strukturierten Rahmen vor, um zu bewerten, wie sich unterschiedliche zukünftige Pfade von KI-Fähigkeiten und KI-Diffusion in Unterschiede bei wirtschaftlichen Ergebnissen übersetzen könnten. Das Modell ermöglicht es uns, die Antworten jedes Befragten über fünf Dimensionen – Fähigkeiten, Diffusion, Automatisierung, Produktivität und Übergangsreibungen von Arbeitskräften – in modellbasierte wirtschaftliche Ergebnisse zu übersetzen.⁵ In beiden Stichproben, den US-Erwachsenen und dem Anthropic-Personal, identifizieren wir jeden Befragten, der alle Fragen zu den wichtigsten Modelleingaben beantwortet hat (3,259 US-Erwachsene und 1,093 Personen des Personals). Anschließend bewerten wir das wirtschaftliche Szenario, das sich aus diesen Antworten für jeden Befragten ergibt, mit dem Fokus im Folgenden auf die Implikationen für das BIP-Wachstum 2030.

Die Antworten des Median-US-Erwachsenen implizieren laut dem Modell ein BIP-Wachstum von 5.4% im Jahr 2030. Die Antworten des Median-Mitglieds des Personals implizieren ein BIP-Wachstum, das bis 2030 auf 17.1% beschleunigt. Es gibt erhebliche Variation innerhalb jeder Gruppe, sodass sich die Verteilungen weit überlappen (Abbildung 7). Abbildung A1 im Anhang zeigt, wie viel jede Überzeugung zu dieser Lücke beiträgt.

Antworten aus dem Online-Szenario-Explorer-Quiz

Abbildung 7 zeigt auch die wirtschaftlichen Szenarien, die sich aus den Eingaben von Website-Besuchern zu einem interaktiven Szenario-Explorer auf Grundlage dieses Wirtschaftsmodells ergeben, der am www.anthropic.com/institute/econ-scenarios veröffentlicht wurde, dem 9. September 2026.

Der interaktive Explorer enthielt Kurzversionen der Fragen, die wir im August 2026 US-Erwachsenen und Anthropic-Mitarbeitern gestellt hatten. 23,075 Besucher nahmen in den ersten 48 Stunden nach Veröffentlichung an der Umfrage teil und kamen aus mehr als 140 Ländern weltweit. Diese Besucher haben sich entschieden, eine Seite auf der Anthropic-Website aufzurufen und das Quiz zu machen, daher ist es wahrscheinlich, dass sie sich mehr für KI interessieren als die Allgemeinbevölkerung. Tatsächlich ordnen sich ihre Antworten zwischen denen von US-Erwachsenen und Anthropic-Mitarbeitern ein: Die Antworten des medianen Besuchers implizieren ein Wachstum von 12.5%.

Blick ins Labor

Ein Grund, warum Mitarbeiter optimistischer in Bezug auf KI-Fähigkeiten sind, könnte sein, dass sie den Entwicklungsprozess besser einsehen können. Das Anthropic Institute hat kürzlich einen Bericht über Fortschritte Richtung rekursiver Selbstverbesserung (RSI) veröffentlicht, einen Prozess, bei dem KI-Systeme ihre eigenen Fähigkeiten zunehmend verbessern (Favaro und Clark, 2026).

Um zu beleuchten, ob die Mitarbeiter selbst dies erwarten, fragten wir Anthropic-Mitarbeiter, welcher Anteil der Arbeit am Bau eines Frontier-Modells von Anfang 2026 heute durch KI erledigt wird und was sie für die Zukunft erwarten (Abbildung 8).⁶ Unter den befragten Anthropic-Mitarbeitern beträgt die mediane Antwort heute 51%, 80% bis Ende 2027 und 95% bis Ende 2030.

Die Schätzungen des Anteils der Arbeit, den KI in der KI-Entwicklung erledigt, variieren innerhalb von Teams weitaus stärker als zwischen ihnen. Dennoch legen Mitarbeiter in Forschungsteams, die dem Bau von Modellen am nächsten sind, den KI-Anteil heute etwas höher an: durchschnittlich 60%, gegenüber 53% bei allen anderen Umfrage-Befragten. Dies ist damit vereinbar, dass Information eine gewisse Rolle spielt, wobei Forscher – angesichts der Natur ihrer Arbeit – KI auch möglicherweise stärker in ihrer eigenen Arbeit nutzen als andere Beschäftigte.

Wie bei den Einstellungsprognosen handelt es sich bei diesen Antworten um die persönlichen Ansichten von Mitarbeitern aus einer internen Umfrage unter Anthropic-Mitarbeitern im August 2026.

Fazit

US-Erwachsene und Anthropic-Mitarbeiter sind sich weitgehend einig, was KI heute leisten kann. Sie sind sich jedoch uneins darüber, wie schnell sie sich verbessern wird, wie weit verbreitet sie eingesetzt werden wird und wie groß die durch eingesparte Zeit messbaren Produktivitätsgewinne ausfallen werden. Durch die Brille des Modells in Economic Scenarios for Transformative AIbetrachtet, implizieren die Antworten des medianen US-Erwachsenen ein Szenario, in dem die US-Wirtschaft mit mehr als dem Doppelten ihrer typischen Rate wächst. Unter Anthropic-Mitarbeitern, die an der Grenze von KI-Entwicklung und -Nutzung arbeiten, implizieren die Erwartungen zu KI-Fortschritt, Adoption und Automatisierung von Wissensarbeit einen transformativen und historisch beispiellosen Wandel der Wirtschaft: Bis 2030 verdoppelt sich das BIP in seiner Größe etwa alle viereinhalb Jahre.

Wer erwartet, dass KI in den kommenden Jahren mehr von der eigenen Arbeit übernimmt, erwartet auch eine höhere Arbeitslosigkeit. Dies gilt für die US-Bevölkerung ebenso wie für Anthropic-Beschäftigte; im Durchschnitt erwarten Anthropic-Mitarbeiter eine schnellere Automatisierung ihrer eigenen Arbeit und entsprechend eine höhere Arbeitslosigkeit. Wir stellen fest, dass dieser Unterschied in den Erwartungen eng mit unterschiedlichen Ansichten zwischen Anthropic-Mitarbeitern und der Allgemeinbevölkerung darüber verknüpft ist, wie viel ihrer eigenen Arbeit in den kommenden Jahren automatisiert werden wird.

Die tägliche Erfahrung mit KI unterscheidet sich zwischen den beiden Gruppen stark. Die meisten Anthropic-Mitarbeiter arbeiten bereits mit KI zusammen, die einen Großteil ihrer Arbeit erledigt, während dies bei wenigen US-Arbeitern der Fall ist. Diejenigen, bei denen dies bereits so ist, hegen Erwartungen, die näher an denen der Anthropic-Mitarbeiter liegen, was darauf hindeutet, dass sich öffentliche Erwartungen verschieben könnten, wenn sich die KI-Nutzung ausbreitet. Wie weit sie sich verschieben, hängt davon ab, ob KI woanders ebenso viel der Arbeit übernimmt wie in einem Frontier-Labor.

Empfohlene Zitierweise

@techreport{sacher2026expectations,
	author = {Sacher, Szymon and Cotter, Tess and Jones, Charles I. and Korinek, Anton and McCrory, Peter},
	title = {The {AI} Expectations Gap: Public and Frontier Lab Views on {AI}'s Impact on Work},
	institution = {The Anthropic Institute},
	type = {Technical Report},
	year = {2026},
	month = sep,
	url = {https://www.anthropic.com/research/ai-expectations-gap}
}

Danksagungen

Scott Booth, Meredith Callan, Yena Cho, Adam Farina, Ben Fowler, Ryan Heller, Aisling Keenan, Eva Lyubich, Maxim Massenkoff, Matt Mohn (Morning Consult), Matt Monday (Morning Consult), Kerry Persen, Sarah Pollack, Santi Ruiz, Monika Tuchowska, Heather Whitney, Nathan Wilmers, Kim Withee, Charles Yang, Jack Clark, Dario Amodei

Literaturverzeichnis

Acemoglu, D. und P. Restrepo (2019). „Automation and New Tasks: How Technology Displaces and Reinstates Labor.“ Journal of Economic Perspectives 33(2), 3–30.

Favaro, M. and J. Clark (2026). “When AI Builds Itself.” The Anthropic Institute. https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement.

Korinek, A., C. I. Jones, S. Sacher, T. Cotter und P. McCrory (2026). „Economic Scenarios for Transformative AI.“ The Anthropic Institute Working Paper No. 2026-02.

Massenkoff, M., E. Lyubich, S. Sacher, Z. Hitzig, S. Zhang, R. Heller und P. McCrory (2026). „Anthropic Economic Index report: Cadences.“ The Anthropic Institute. https://www.anthropic.com/research/economic-index-june-2026-report.

Wilmers, N., R. Catipon, M. Massenkoff und P. McCrory (2026). „How Employment is Changing at Anthropic.“ The Anthropic Institute. https://www.anthropic.com/research/employment-at-anthropic.

Anhang

Verfügbar hier.

Fußnoten

1. Morning Consult führte die Befragung von US-Erwachsenen zwischen dem 11. und 23. August durch und erreichte 10,980 US-Erwachsene. Die Antworten werden gewichtet, damit sie repräsentativ für die erwachsene Bevölkerung sind. Fragen zur Zukunft wurden bei einer Hälfte der Befragten zu 2027 und bei der anderen Hälfte zu 2030 gestellt. Sofern nicht anders angegeben, berichten wir die Antworten zu 2030. Die Umfrage wurde online an Opt-in-Panellisten vergeben, sodass Erwachsene ohne Internetzugang nicht erfasst sind und sie sich in Weise von der Bevölkerung unterscheiden kann, die eine Demografie-Gewichtung nicht korrigieren kann. Die Mitarbeiterumfrage war eine interne Umfrage, die vom 9. bis 12. August lief und 1,334 Befragte aus allen Teilen des Unternehmens umfasste. Sie ist ungewichtet, und alle wurden zu 2030 befragt.
2. Morning Consult führte dieselben Fragen zwischen dem 17. und 24. September erneut durch, mit zwei neuen Fragen am Ende, und erreichte 7,613 US-Erwachsene. Die Hauptergebnisse änderten sich kaum: Die Antworten des US-Durchschnittserwachsenen in dieser Stichprobe implizieren ein BIP-Wachstum von 5.6% und eine Arbeitslosigkeit von 4.7% im Jahr 2030. Die größte Änderung war ein Anstieg des Anteils der US-Erwachsenen, die bis 2030 eine Entdeckung auf Nobelpreisniveau erwarten, auf 44%, gegenüber zuvor 39%. Durchgängig berichten wir die August-Ergebnisse.
3. Dies ist analog zu dem Klassifikator, den wir im Anthropic Economic Index verwenden, um die Zeiteinsparungen bei den Aufgaben abzuschätzen, die Menschen und Unternehmen an Claude herantragen. Siehe zum Beispiel Estimating AI productivity gains from Claude conversations.
4. Beide Gruppen wurden wie folgt gefragt: In normalen Zeiten dauert es für jemanden, der einen Job verliert, typischerweise etwa 3 Monate, um einen neuen zu finden. Denken Sie nun an eine Person, die 2030 aufgrund von KI-Automatisierung ihren Job verliert und in einen anderen Beruf wechseln muss. Wie lange dauert es Ihrer Meinung nach, bis sie einen neuen Job findet?. Für die breite Öffentlichkeit reichten die Antwortoptionen von "weniger als 1 Monat" bis "mehr als 3 Jahre, oder würde nie einen neuen Job finden”. Anthropic-Mitarbeitende antworteten in Monaten über einen Schieberegler.
5. Wir folgen dem in Economic Scenarios for Transformative AI beschriebenen Verfahren, um Rohdaten aus Umfrageantworten in implizite Pfade für zentrale Eingaben des Modells umzuwandeln. Siehe dort Anhang B. Für diese Übung halten wir alle anderen Parameter des Modells auf ihren Werten im Szenario „Substantial“.
6. Medianwerte werden für jedes Ergebnis separat berechnet, sodass die mediane Wachstumsrate und die mediane Arbeitslosenquote nicht unbedingt von derselben befragten Person stammen.
7. Dies ist eine umfassendere Frage als die, wie viel Code KI schreibt. Favaro und Clark (2026) berichten, dass inzwischen mehr als 80% des Codes, der in die Codebasis von Anthropic gemerged wird, von Claude geschrieben wird, aber der Bau eines Frontier-Modells umfasst auch Forschungsrichtung, Experimentdesign und Evaluation und mehr.

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