Agenten machen bei Anthropic mehr Stunden als Menschen, Copilot gibt ihnen eigene Konten

Bei Anthropic leisten KI-Agenten inzwischen mehr Arbeitsstunden als die Menschen. Diese Schwelle hat das Unternehmen nach eigenen Daten im März 2026 überschritten. Das steht in einem Bericht, den das hauseigene Anthropic Institute am 16. Oktober veröffentlicht hat. Ausgewertet wurden Personal- und Nutzungsdaten, Befragungen der Belegschaft, Kalender und die Bewertungsbögen aus Bewerbungsgesprächen. Als Agentenzeit zählt dabei nur die Phase, in der das Modell rechnet oder Werkzeuge bedient, Wartezeiten über 30 Minuten fallen heraus. Die härteste Zahl betrifft den Nachwuchs. Unter den neu eingestellten Technik-Fachkräften ist der Anteil der Berufseinsteiger:innen von 27 auf 9 Prozent gefallen. Etwa ein Drittel der Führungskräfte im Bereich maschinelles Lernen gibt an, wegen KI weniger einzustellen. Gleichzeitig hat sich die Firma binnen eines Jahres verdreifacht, und die Code-Beiträge je Entwickler:in liegen beim Fünffachen des Werts von vor sechs Monaten. Den neuen Engpass benennt der Bericht offen. Die interaktiven Claude-Sitzungen stehen zu rund 80 Prozent still, weil sie auf einen Menschen warten. Die Zeit in Meetings ist im Mittel um 20 Prozent gestiegen. Anthropic verkauft KI und hat am Ergebnis ein Eigeninteresse, die Autor:innen warnen selbst davor, die Zahlen zu verallgemeinern. Ich lese den Bericht trotzdem als Vorschau auf das, was in vielen Betrieben kommt. Agenten sparen Ausführungszeit und kosten Aufmerksamkeit für Prüfung und Abstimmung. Wer heute keine Einsteiger:innen mehr ausbildet, hat in fünf Jahren niemanden, der die Agenten beaufsichtigen kann.

Microsoft gibt KI-Agenten in Copilot Studio eigene Zugangsdaten für Microsoft 365. Copilot Studio ist der Baukasten, in dem Fachabteilungen ohne tiefe Programmierkenntnisse Agenten für Teams, Outlook und Office zusammenstellen. Mit den am 15. Oktober vorgestellten Agentenkonten tritt ein Agent dort auf wie eine Kollegin mit eigenem Login. Man spricht ihn in Teams oder Outlook an, schickt ihm Aufgaben per Mail und erwähnt ihn mit @ in Kommentaren von Word, Excel und PowerPoint. Er arbeitet mit eigenen, eng begrenzten Rechten statt mit den Rechten der Person, die ihn gebaut hat. Alles, was er erledigt, wird ihm zugeschrieben, damit bleibt nachvollziehbar, wer was geändert hat. Dazu kommt ein Prozessgedächtnis. Der Agent merkt sich Vorlieben und offene Punkte von einem Durchlauf zum nächsten, Nutzer:innen können die gespeicherten Erinnerungen einsehen und löschen. Microsofts Beispiel ist ein Budget-Agent, der jeden Dienstag Planzahlen einsammelt, bei unerklärten Abweichungen bei den Verantwortlichen nachfragt und die Entscheidung der Finanzabteilung überlässt. Über sogenannte Trigger, also Auslöser wie eine eingehende Mail oder einen festen Zeitplan, startet ein Agent außerdem von selbst. Die Funktionen kommen schrittweise über das Frontier-Programm, über das Microsoft Neuerungen vorab an Kunden verteilt. Zu Preisen sagt der Beitrag nichts. Weitere Kontrollen für Zugriffe, Qualität und Kosten sind erst für die kommenden Monate angekündigt. Ich würde einem Agenten erst dann ein eigenes Konto geben, wenn diese Kontrollen da sind.

Ein Forschungsteam am MIT hat einem KI-Modell beigebracht, Kristallstrukturen zu lesen. Die meisten Werkstoffe sind dreidimensionale Anordnungen von Atomen. Reine Sprachmodelle kennen sie nur aus Texten und bevorzugen deshalb die wenigen Kristallklassen, über die viel publiziert wurde. Das Team um Ju Li und Elsa Olivetti hat 3D-Strukturen mit Beschreibungen in normaler Sprache gekoppelt, zu Zusammensetzung, Eigenschaften, Verarbeitung und Anwendungen. Diese Beschreibungen hat eine KI aus Fachartikeln und Rechendatenbanken erzeugt. Die Arbeit ist in Nature Communications erschienen, MIT News berichtete am 18. Oktober. Auf die Frage nach Elektrolyten für Festkörper-Lithium-Batterien lieferte das Modell unter den Top-Treffern Kandidaten, die andere Gruppen unabhängig davon als vielversprechend eingestuft hatten. Genaue Trefferquoten nennt der Bericht nicht. Für Betriebe aus Chemie, Kunststoff oder Batteriefertigung halte ich diese Richtung für nützlicher als den nächsten Chatbot. Man beschreibt die gewünschte Eigenschaft und bekommt passende Werkstoffe zur Prüfung zurück.

Die Einsteigerstelle neu zuschneiden Bei Anthropic schrumpft der Anteil der Berufseinsteiger:innen, weil Agenten die Aufgaben übernehmen, an denen Neue früher gelernt haben. Im Mittelstand fehlen ohnehin Fachkräfte. Wer Agenten einführt und dabei die Einstiegsjobs streicht, verschiebt das Problem um ein paar Jahre. Mit vier Schritten lässt sich die Stelle so umbauen, dass sie zur Arbeit mit Agenten passt. 1. Aufgaben neu sortieren. Liste auf, was Azubis und Junior-Kräfte heute machen, und markiere, was ein Agent bald übernimmt, etwa Recherche, Protokolle oder Standardangebote. Übrig bleiben oft Kundenkontakt, Abstimmung und Kontrolle. 2. Prüfen als Lernaufgabe vergeben. Lass Neue die Ergebnisse der Agenten gegenlesen, mit einer erfahrenen Person als zweiter Instanz. So lernen sie das Fach am fremden Fehler. 3. Für jeden Agenten eine zuständige Person benennen. Sie pflegt die Anweisungen, sammelt Fehlerfälle und meldet, wenn der Agent danebenliegt. Bei Anthropic ist dieser Teil der Arbeit (Werkzeuge bauen, Agenten steuern) zwischen Herbst 2025 und Frühjahr 2026 von 10 auf 22 Prozent der Sitzungen gewachsen. Für Einsteiger:innen ist das ein guter Platz, weil sie die Werkzeuge oft schneller lernen als die Abteilung. 4. Im Bewerbungsgespräch anders fragen. Frag nach Urteilsvermögen und danach, wie jemand bisher mit KI-Werkzeugen gearbeitet hat. Anthropic spricht diese Erfahrung in Bewerbungsgesprächen heute drei- bis viermal so oft an wie 2024.

1. Anthropic überträgt 5 Prozent seiner Anteile an einen Gemeinwohlfonds. Die Aktionäre müssen noch zustimmen, für je 50 Prozent Wertsteigerung kann die Firmenleitung weitere 2 Prozent nachlegen. Das Geld soll unter anderem die Folgen von KI für den Arbeitsmarkt abfedern, wer über die Vergabe entscheidet, ist noch offen. TechCrunch ordnet den Schritt in die wachsende Ablehnung von KI in der Öffentlichkeit ein, die Verteilungsfrage landet damit in der Kapitalstruktur eines Anbieters. 2) In den USA wächst der Ärger über Preise, die Händler mit KI festlegen. Laut der Nachrichtenagentur AP haben Abgeordnete in mindestens 30 Bundesstaaten dieses Jahr Gesetzentwürfe dazu beraten. Maryland, New Jersey und Connecticut schränken bereits ein, dass Händler persönliche Kundendaten nutzen, um festzulegen, was jemand bezahlt. Wer im eigenen Onlineshop mit dynamischen Preisen experimentiert, sollte die Preislogik auch Kund:innen erklären können. 3) PostgreSQL 19 erscheint später, weil KI-Prüfer zu viele Mängel gefunden haben. Die verbreitete Open-Source-Datenbank war für Ende September oder Anfang Oktober geplant, jetzt ist der 19. November angepeilt, berichtet The Register. Code-Prüfungen mit Sprachmodellen waren ein Grund dafür, dass die Entwickler acht bis zehn größere Funktionen auf Version 20 verschoben haben. Wer PostgreSQL betreibt, bekommt weniger Neues und eine gründlicher geprüfte Version.