Wird KI 2026 meinen Job ersetzen? Was der CEO von Anthropic wirklich sagte

TL;DR

Was Sie wissen müssen: Dario Amodei, CEO von Anthropic (den Machern von Claude AI), prognostiziert, dass 50% der Einstiegsjobs im Bürobereich innerhalb von 1-5 Jahren verdrängt werden könnten. Aber seine Zeitpläne verschieben sich ständig, und die Fakten zeigen eine differenziertere Realität.

Wichtigste Erkenntnisse:

37% der Unternehmen erwarten, bis Ende 2026 Arbeitskräfte durch KI zu ersetzen (gegenüber 29%, die dies bereits getan haben)

Ingenieure bei Anthropic übergeben 80-90% ihrer Programmierarbeit an KI, nicht 100% wie behauptet

Verdrängung betrifft zunächst spezifische Aufgaben, nicht ganze Jobs (Coding ≠ Software Engineering)

KI-Tools wie Claude Code automatisieren Aufgaben, benötigen aber weiterhin menschliche Aufsicht für Qualität und Kontext

Bester Schutz: Lernen Sie, mit KI zu arbeiten, anstatt gegen sie zu konkurrieren

Letzte Woche veröffentlichte Dario Amodei, CEO von Anthropic, einen fast 20.000 Wörter umfassenden Essay mit der Warnung, dass die Menschheit in das "gefährlichste Zeitfenster in der Geschichte der KI" eintritt. Der Essay mit dem Titel "The Adolescence of Technology" macht vier kühne Vorhersagen über unsere nahe Zukunft, einschließlich der Behauptung, dass KI von der Automatisierung einzelner Aufgaben zur Automatisierung ganzer Jobkategorien übergehen wird.

Der Essay ging in Silicon Valley und Tech-Kreisen viral. Aber hier ist, was die meisten Berichte übersehen haben: Amodeis Vorhersagen verschieben sich still und leise nach hinten, und die Realität vor Ort erzählt eine komplexere Geschichte als die Schlagzeilen suggerieren.

Was Amodei tatsächlich vorhersagte

Amodei leitet das Unternehmen hinter Claude, einem der fortschrittlichsten heute verfügbaren KI-Modelle. Seine Vorhersagen haben Gewicht, weil Anthropic gerade [ $15 Milliarden prognostizierten Umsatz für 2026](https://www.axios.com/2026/01/26/anthropic-ai-dario-amodei-humanity) erreicht hat, gegenüber$ 5 Milliarden in 2025. Das ist ein 10-faches Wachstum im Jahresvergleich, was selbst für Silicon-Valley-Standards beispiellos ist.

Hier sind seine vier Hauptvorhersagen:

1. KI wird ganze Jobs automatisieren (nicht nur Aufgaben)

Amodei behauptet, dass KI-Systeme von der Automatisierung einzelner Aufgaben wie dem Schreiben von Code zur Automatisierung ganzer Jobkategorien wie Software Engineering, Recht und Finanzen übergehen werden. Er zitiert "glatte und einfache Extrapolation der Skalierungsgesetze" als Beweis dafür, dass das Einspeisen von mehr Daten und Rechenleistung in KI-Systeme einen vorhersehbaren Anstieg kognitiver Fähigkeiten erzeugt.

Sein Zeitplan? Er sagt voraus, dass dies in 1-2 Jahren geschehen könnte, mit einer "sehr starken Chance", dass es vor 2030 eintritt.

2. 50% der Einstiegsjobs werden verschwinden

Der Essay warnt, dass bis zu 50% der Einstiegsjobs im Bürobereich innerhalb der nächsten 1-5 Jahre verdrängt werden könnten, was er als "permanente Unterklasse" von Arbeitnehmern bezeichnet, die nicht mit KI konkurrieren können.

Er erwähnt speziell, dass dies "Menschen mit geringeren intellektuellen Fähigkeiten" mehr betreffen wird als andere, obwohl er nicht erklärt, wie das mit seiner Vorhersage zusammenpasst, dass sogar theoretische Physiker innerhalb von 2-3 Jahren größtenteils ersetzt werden (laut Anthropic-Mitgründer Jared Kaplan).

3. KI könnte totalitäre Albträume ermöglichen

Amodei sieht KI-basierte Massenüberwachung, vollständig autonome Waffen und Schwärme von Millionen bewaffneter Drohnen voraus, die von KI kontrolliert werden. Er argumentiert stark gegen den Verkauf fortschrittlicher Chips an China und sagt, dies würde der "chinesischen KI-Industrie während dieser kritischen Periode einen riesigen Schub geben."

4. KI-Modelle haben eigene Psychologien

Dies ist die philosophischste Vorhersage. Amodei behauptet, dass KI-Modelle "menschenähnliche Motivationen oder Personas" vom Training im Internet erben, und Anthropic trainiert Claude nun dazu, "sich selbst als eine bestimmte Art von Person zu betrachten", unter Verwendung dessen, was sie eine "aspirative Verfassung" nennen.

Was die Daten tatsächlich zeigen

Hier wird es interessant. Lassen Sie uns diese Behauptungen anhand dessen überprüfen, was 2026 tatsächlich passiert.

Der sich verschiebende Zeitplan

In seinem Essay "Machines of Loving Grace" vom Oktober 2024 sagte Amodei voraus, dass transformative KI "schon 2026" eintreffen könnte. Neun Monate später, in diesem neuen Essay, sagt er, es könne in "1-2 Jahren" (was 2027-2028 wäre) oder "vor 2030" kommen.

Das ist keine Verfeinerung. Das ist seine Vorhersage, die sich rückwärts bewegt, je näher wir den Daten kommen, die er ursprünglich nannte.

Er macht das noch zweimal im Essay, wenn er über Zeitpläne für Jobverdrängung spricht. Die ursprüngliche Vorhersage war "1-5 Jahre". Der neue Essay sagt immer noch "1-5 Jahre", nicht "0-4 Jahre", wie man erwarten würde, wenn die Uhr tatsächlich herunterzählen würde.

Der Realitätscheck beim Programmieren

Amodei behauptet, dass Ingenieure bei Anthropic "fast ihre gesamte Programmierarbeit an KI übergeben". Aber was bedeutet "fast alle" eigentlich?

Ein OpenAI-Ingenieur schätzte kürzlich, dass Claudes Konkurrent Codex etwa 20% ihres Codes automatisiert. Andrej Karpathy, ehemaliger KI-Direktor bei Tesla, berichtet, dass es bei ihm etwa 80% sind. Selbst am oberen Ende sprechen wir also von 80-90%, nicht 100%.

Noch wichtiger ist, dass es eine massive Lücke zwischen "Code schreiben" und "Software Engineering betreiben" gibt. Ich benutze Claude Code fast täglich. Seine besten Vorschläge sind brillant und sparen mir Stunden. Seine schlechtesten Vorschläge würden jede App sofort zum Absturz bringen, wenn ich sie nicht abfangen würde.

Das ist der Unterschied zwischen der Automatisierung einer Aufgabe und der Automatisierung eines Jobs. Software Engineering umfasst:

Verständnis von Geschäftsanforderungen
Architektur von Systemen
Entscheidungen über Kompromisse
Code-Review und Qualitätssicherung
Debugging komplexer Probleme
Mentoring von Junior-Entwicklern

KI kann bei all diesen Aufgaben helfen. Sie kann sie noch nicht alle autonom erledigen.

Die Zahlen zur Jobverdrängung

Hier ist, was 2026 tatsächlich passiert:

37% der Unternehmen erwarten, bis Ende 2026 Arbeitskräfte durch KI zu ersetzen (29% haben es bereits getan)
89% der leitenden HR-Führungskräfte erwarten, dass KI 2026 Jobs neu gestalten wird
Das World Economic Forum prognostiziert 85 Millionen verdrängte Jobs bis 2026, aber auch 170 Millionen neue Jobs, die bis 2030 entstehen

Beachten Sie die Formulierung: "neu gestalten", nicht "eliminieren". Selbst Unternehmen, die Arbeitskräfte durch KI ersetzen, weisen Menschen oft höherwertigen Aufgaben zu, anstatt einfach Stellen abzubauen.

Anthropics eigene Forschung erzählt eine andere Geschichte als Amodeis Essay. Ihr 2026 Economic Index analysierte 2 Millionen Claude-AI-Interaktionen und fand heraus, dass KI "Jobs erweitert, indem sie Routineaufgaben übernimmt und Menschen ermöglicht, komplexe Aufgaben anzugehen."

Das ist Erweiterung, nicht Ersetzung.

Warum dies für Ihre Karriere wichtig ist

Ich sage nicht, dass Amodei falsch liegt. Ich sage, dass die Realität differenzierter ist als "KI wird Ihren Job in 1-2 Jahren übernehmen."

Hier ist, was tatsächlich gefährdet ist:

Hohes Risiko (Aufgaben, die jetzt automatisiert werden):

Wiederholende Dateneingabe
Grundlegende Kundenservice-Antworten
Einfache Inhaltsformatierung
Routinemäßige Code-Generierung
Template-basiertes Schreiben

Mittleres Risiko (Aufgaben, die erweitert werden):

Recherche und Analyse
Erste Entwürfe von Berichten oder Artikeln
Grundlegendes Grafikdesign
Einfaches Debugging
E-Mail-Management

Niedriges Risiko (erfordert weiterhin menschliches Urteilsvermögen):

Strategische Entscheidungsfindung
Kundenbeziehungsmanagement
Kreative Problemlösung
Qualitätssicherung und Review
Lehren und Mentoring
Umgang mit Mehrdeutigkeit und Kontext

Beachten Sie, dass selbst "hohes Risiko"-Punkte Aufgaben sind, keine Jobs. Die meisten Jobs beinhalten eine Mischung aus automatisierbaren und nicht automatisierbaren Aufgaben.

Das Feedback-Loop-Problem

Hier ist etwas, das Amodei nicht anspricht: Verschiedene Jobs haben unterschiedliche Feedback-Schleifen.

Im Software Engineering wissen Sie innerhalb von Sekunden oder Minuten, ob Ihr Code funktioniert. Sie führen Tests durch. Sie sehen Fehler sofort. Das macht KI-generierten Code relativ sicher, weil das Feedback unmittelbar ist.

Im Rechtswesen, wenn KI eine Klausel in einem Vertrag übersieht, entdecken Sie das Problem möglicherweise erst drei Jahre später, wenn ein Streit entsteht. In der Beratung, wenn KIs Analyse die Dynamik der Belegschaft übersieht, könnten sich die Konsequenzen erst mittelfristig zeigen. Bei der Inhaltserstellung, wenn KI faktisch falsche Informationen produziert, könnte es Ihren Ruf schädigen, bevor Sie es bemerken.

Je länger die Feedback-Schleife, desto mehr menschliche Aufsicht benötigen Sie. Deshalb sieht das Programmieren eine schnellere Automatisierung als andere Wissensarbeit.

Was die Leiter von KI-Laboren tatsächlich sagen

Amodei ist zunehmend ein Ausreißer unter den CEOs von KI-Laboren. Hier ist Google DeepMind CEO Demis Hassabis zu den gleichen Skalierungsgesetzen, die Amodei anpreist:

"Die Skalierungsgesetze laufen sehr gut... wir sehen definitiv erhöhte Fähigkeiten. Möglicherweise nicht so schnell wie vor ein paar Jahren. Es gibt Gespräche über abnehmende Erträge... es gibt einen großen Unterschied zwischen keinen Erträgen und exponentiell. Ich denke, wir sind irgendwo in der Mitte."

Hassabis bemerkte auch, dass das Erreichen von AGI (künstliche allgemeine Intelligenz) möglicherweise "ein oder zwei große Innovationen" erfordert, die über das bloße Hochskalieren bestehender Ansätze hinausgehen.

Selbst innerhalb von Anthropic ist die Botschaft gemischt. Ihre öffentliche Forschung betont Erweiterung. Die Essays ihres CEOs betonen Ersetzung. Welche spiegelt die tatsächliche Produkt-Roadmap wider?

Sollten Sie in Panik geraten?

Nein. Aber Sie sollten sich vorbereiten.

Der klügste Ansatz ist das, was ich "abgesicherte Vorbereitung" nenne:

Lernen Sie, mit KI zu arbeiten - Nutzen Sie Tools wie Claude, ChatGPT oder Zemith täglich. Verstehen Sie ihre Stärken und Schwächen. Die Menschen, die erfolgreich sein werden, sind nicht diejenigen, die KI ignorieren oder über KI in Panik geraten. Es werden diejenigen sein, die richtig gut darin werden, sie zu nutzen.
Konzentrieren Sie sich auf Urteilsvermögen, nicht auf Ausführung - KI ist großartig in der Ausführung. Sie ist furchtbar darin zu wissen, was ausgeführt werden soll. Positionieren Sie sich als die Person, die entscheidet, was zu tun ist, nicht nur als die Person, die es tut.
Bauen Sie Fähigkeiten mit langen Feedback-Schleifen auf - Strategie, Beziehungen, kreative Problemlösung und kontextuelles Verständnis sind alles Bereiche, in denen KI immer noch Schwierigkeiten hat, weil die Feedback-Schleifen lang und unscharf sind.
Setzen Sie nicht alles auf die Singularität - Ja, es gibt vielleicht eine 30%ige Chance, dass wir massive Disruption in den nächsten 1-4 Jahren sehen. Aber es gibt eine 70%ige Chance, dass wir das nicht tun. Bauen Sie Ihre Karriere für beide Szenarien auf.
Bleiben Sie während des Übergangs beschäftigungsfähig - Selbst wenn KI schließlich Ihre aktuelle Rolle automatisiert, wird der Übergang Jahre dauern. Nutzen Sie diese Zeit, um angrenzende Fähigkeiten aufzubauen.

Das wahre Risiko (über das niemand spricht)

Hier ist, was mich mehr beunruhigt als Jobverdrängung: Junge Menschen, die schlechte Entscheidungen treffen, weil sie dem Hype glauben.

Wenn Sie 18-22 Jahre alt sind und glauben, dass Sie "nur noch ein paar Monate haben, um der permanenten Unterklasse zu entkommen", könnten Sie:

Die Universität abbrechen, um Krypto- oder KI-Startups nachzujagen
Schulden anhäufen, um zu versuchen, "schnell reich zu werden"
Ausbrennen, weil Sie versuchen, jedes neue KI-Tool zu beherrschen
Karriereentscheidungen aus Angst statt aus Interesse treffen

Das ist die wahre Gefahr. Nicht KI selbst, sondern die Panik um KI, die Menschen dazu bringt, kurzfristige Entscheidungen zu treffen, die ihren langfristigen Aussichten schaden.

Warum Amodei voreingenommen sein könnte

Seien wir ehrlich über Anreize.

Anthropics Umsatz wächst 10-fach im Jahresvergleich. Sie konkurrieren direkt mit OpenAI, Google und zunehmend mit chinesischen KI-Laboren wie Alibaba (den Machern der Qwen-Modelle).

Was würde Anthropics Wachstum am meisten bedrohen? Ein chinesisches Modell, das zu 97% so gut wie Claude ist, aber ein Zehntel des Preises kostet.

Amodeis Essay verbringt beträchtliche Zeit damit zu argumentieren, dass wir "absolut keine Chips, Chipmaking-Tools oder Rechenzentren an die KPCh verkaufen sollten". Er formuliert dies als Sicherheitsbedenken. Aber es ist auch ein geschäftliches Anliegen. Wenn China unabhängig wettbewerbsfähige KI entwickelt, steht Anthropic vor viel härterem Preiswettbewerb.

Ich sage nicht, dass er mit den Chip-Exportbeschränkungen falsch liegt. Ich sage, dass wir anerkennen sollten, dass sein Unternehmen enorm von Richtlinien profitiert, die die chinesische KI-Entwicklung verlangsamen.

Was ist mit Zemith?

Dieser Essay hat sich auf Anthropic konzentriert, weil von dort die viralen Vorhersagen kamen. Aber hier ist die Realität: Sie müssen nicht speziell Claude verwenden, um sich auf eine KI-erweiterte Zukunft vorzubereiten.

Der Schlüssel liegt darin, eine tägliche Gewohnheit aufzubauen, KI für Aufgaben zu nutzen, bei denen sie wirklich hilft. Ob das Claude, ChatGPT oder Zemith ist, was zählt, ist die Entwicklung von Kompetenz mit KI-Unterstützung, damit Sie verstehen, wo sie Mehrwert bietet und wo sie zu kurz kommt.

Zemith bietet sofortigen Zugang zu KI-Chat, Programmierassistenz und Agenten ohne die Komplexität mehrerer Abonnements oder Setups. Wenn Sie diese tägliche KI-Gewohnheit aufbauen möchten, lohnt es sich, einen Blick darauf zu werfen.

Das Fazit

Wird KI 2026 Ihren Job ersetzen? Wahrscheinlich nicht vollständig. Wird sie Ihren Job verändern? Mit ziemlicher Sicherheit ja.

Dario Amodeis Vorhersagen sollten ernst genommen werden. Er leitet eines der führenden KI-Unternehmen und hat einen einzigartigen Einblick darin, wohin die Technologie geht. Aber seine Zeitpläne verschieben sich ständig, seine Behauptungen übertreffen manchmal die Beweise, und seine Anreize sind nicht perfekt mit objektiver Analyse ausgerichtet.

Die tatsächlichen Daten zeigen, dass KI Aufgaben innerhalb von Jobs automatisiert, nicht ganze Jobs selbst. Der Übergang geschieht in einigen Bereichen schneller (Programmierung) als in anderen (Recht, Beratung, kreative Arbeit). Die Unternehmen, die die größten Produktivitätsgewinne sehen, nutzen KI, um Arbeitskräfte zu erweitern, nicht sie zu ersetzen.

Ihr bester Schachzug? Beginnen Sie, KI-Tools täglich zu nutzen. Werden Sie gut darin, an ihrer Seite zu arbeiten. Konzentrieren Sie sich auf die Entwicklung von Fähigkeiten, die menschliches Urteilsvermögen und kontextuelles Verständnis erfordern. Und geraten Sie nicht in Panik wegen Zeitplänen, die sich ständig nach hinten verschieben.

Die Zukunft der Arbeit wird neu geschrieben. Aber sie wird als Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI neu geschrieben, nicht als Ersetzung des einen durch das andere.

Zumindest noch nicht. Und vielleicht niemals.