Unternehmen erzählen gern die gleiche Geschichte: Künstliche Intelligenz übernimmt die langweiligen Routinen, Menschen kümmern sich um die kniffligen Fälle. Eine aktuelle Untersuchung von Anthropic zeichnet jedoch ein deutlich anderes Bild. In der Praxis wandern gerade die anspruchsvollen Aufgaben häufig zur KI – obwohl sie dort messbar schlechter abschneidet als bei einfachen Tätigkeiten. Was auf dem Papier nach Effizienz klingt, kann im Alltag zu einem stillen Kompetenzverlust führen.
Anthropic hat dafür rund zwei Millionen anonymisierte Nutzungsdaten aus November 2025 ausgewertet und erstmals systematisch gemessen, wofür Claude eingesetzt wird und wie erfolgreich die Ergebnisse sind. Das zentrale Ergebnis: Bei einfachen Aufgaben liegt die Erfolgsquote bei etwa 70 Prozent, bei komplexeren Fällen fällt sie auf 66 Prozent. Der Abstand wirkt klein, die Konsequenzen können es nicht sein – denn Fehler in komplexen Aufgaben sind oft deutlich schwerer zu entdecken und zu korrigieren.
Besonders spannend ist dabei das Phänomen, das die Forscher als „Deskilling“ beschreiben. Gemeint ist: Der anspruchsvolle Teil eines Berufs wird ausgelagert, während die Routine beim Menschen bleibt. Als Beispiel nennt die Studie technische Redakteure. Statt selbst neue Entwicklungen zu analysieren und daraus abzuleiten, welche Dokumente überarbeitet werden müssen, lassen sie diese Bewertung zunehmend von der KI durchführen. Sie selbst übernehmen dann eher Tätigkeiten wie Skizzen oder Produktion. Ähnlich im Reisebüro: Zahlungsabwicklung, Tickets anfordern und ausdrucken – bleibt menschlich. Routenplanung und Kostenkalkulation – wird eher der KI überlassen.
Auf den ersten Blick wirkt das paradox. Warum gibt man ausgerechnet die Aufgaben ab, bei denen Fehler am meisten schaden? Die Antwort ist vermutlich schlicht: Zeit. Anthropic verweist darauf, dass Tätigkeiten, die ohne KI mehrere Stunden dauern, mit KI in Minuten zu erledigen sein können. In vielen Betrieben ist dieser Zeitgewinn so attraktiv, dass eine niedrigere Erfolgsquote toleriert wird – selbst dann, wenn Qualitätsrisiken steigen.
Ein weiterer Befund der Studie geht über einzelne Rollen hinaus und betrifft die globale Perspektive. In Ländern mit höherem Pro-Kopf-Einkommen wird KI offenbar breiter genutzt, auch für private Zwecke – etwa in den USA, Japan oder Südkorea. In wirtschaftlich schwächeren Ländern konzentriert sich der Einsatz eher auf Lernen und eng umrissene Arbeitsaufgaben. Das kann bestehende Unterschiede weiter verstärken: Wer KI breit einsetzen kann, profitiert stärker von Produktivität und Komfort – wer sie nur punktuell nutzt, bleibt schneller zurück.
Für Unternehmen ergibt sich daraus eine praktische Managementfrage: Welche Arbeit geben wir wirklich an KI ab – und wie sichern wir das Know-how, das damit schleichend aus dem Team verschwindet? Wer langfristig leistungsfähig bleiben will, sollte KI nicht nur als Beschleuniger sehen, sondern als System, das Rollenprofile verändert. Ohne Leitplanken kann aus „Entlastung“ schnell „Entkernung“ werden.