TLDR: Anthropic hat für den Economic Index Report “Cadences” erstmals stündlich gemessen, jede Konversation nach ihrem konkreten Output klassifiziert und 9’700 Befragte direkt mit ihren echten Nutzungsdaten abgeglichen. Das Ergebnis: 93 Prozent aller Konversationen erzeugen ein greifbares Arbeitsergebnis, Aufwand und Autonomie steigen mit dem Lohnniveau der zugeordneten Berufe, und wer KI am stärksten delegiert, ist ausgerechnet am optimistischsten für die eigene berufliche Zukunft. Die Daten zeigen weniger eine Zukunftsvision als einen sehr genauen Blick auf die Gegenwart.

Das wichtigste Vorab: Die Claude-Nutzung folgt dem Alltag: Unter der Woche wird sie stärker beruflich genutzt, am Wochenende steigt der private Anteil von rund 35 auf knapp 50 Prozent.

Auch die Themen wechseln nach Tageszeit, von Nachrichten am Morgen über Geschäftskorrespondenz am Vormittag bis zu Rezepten am Abend und Schlafberatung vor dem Morgengrauen.

Rund um Fristen zeigt sich ein deutlicher Peak, etwa bei Steuerfragen kurz vor dem US-Steuertermin am 15. April.

Besonders interessant: Berufliche Nutzung ausserhalb regulärer Arbeitszeiten kommt überproportional aus höher entlöhnten Berufen, was auf mehr Autonomie, aber auch auf stärkere Arbeitsverdichtung hindeutet.

Woher der Wechsel? Nun, Bbisherige Ausgaben des Anthropic Economic Index arbeiteten mit Stichproben über jeweils sieben Tage. Für die Juni-Ausgabe hat Anthropic drei methodische Änderungen vorgenommen: stündliche statt wöchentliche Datenerhebung, ein neuer Klassifikator, der jede Konversation nach ihrem konkreten Output benennt, und eine getrennte Auswertung von Chat- und Cowork-Konversationen gegenüber dem First-Party-API-Verkehr.

Ergänzend dazu wurde im April 2026 der Anthropic Economic Index Survey lanciert, eine monatliche Befragung, deren Antworten über ein datenschutzkonformes Verfahren mit den tatsächlichen Nutzungsdaten der Befragten verknüpft werden.

Für jede Person wurden bis zu 20 Sitzungen zwischen Mitte Mai und Anfang Juni 2026 zufällig ausgewertet, Personen mit weniger als fünf Sitzungen wurden ausgeschlossen. So entstand eine verknüpfte Stichprobe von rund 9700 Personen, bei der sich Aussage und tatsächliches Verhalten erstmals direkt gegenprüfen lassen.

Die stündliche Messung zeigt, wie stark Claude-Nutzung dem Takt des Alltags folgt. Der Anteil privater Konversationen steigt von rund 35 Prozent an Werktagen auf knapp 50 Prozent am Wochenende, mit einer Verschiebung von Geschäftskorrespondenz und Foliensätzen hin zu emotionaler Unterstützung, Gesundheitsfragen und Anlageberatung.

Auf Stundenebene fragen Menschen um 7 Uhr morgens nach Nachrichten, Geschäftskorrespondenz erreicht ihren Höhepunkt zwischen 10 und 11 Uhr, Rezeptanfragen sind um 18 Uhr 2,3-mal häufiger als im Durchschnitt, und Schlafberatung konzentriert sich auf die Stunden vor dem Morgengrauen. Rund um den amerikanischen Steuertermin am 15. April waren steuerbezogene Anfragen am 14. April achtmal häufiger als im Maidurchschnitt und fielen am 16. April abrupt ab.

Bemerkenswert ist, was in den Randstunden geschieht. Wenn Menschen ausserhalb der regulären Arbeitszeit dennoch für die Arbeit auf Claude zugreifen, verschieben sich die Aufgaben Richtung höher entlöhnter Berufe: Für das oberste und zweitoberste Lohnquartil steigt der Anteil arbeitsbezogener Gespräche in Nächten und Wochenenden um jeweils 8 Prozent, für die unteren beiden Quartile sinkt er um 4 respektive 11 Prozent. Dieser Effekt hält auch stand, wenn Informatik- und Mathematikberufe aus der Analyse entfernt werden, ist also nicht allein durch Programmierarbeit erklärt.

Hier noch ein paar lustige Fakten aus dem Report:

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Wie oben schon beschrieben: 93 Prozent aller Chat- und Cowork-Konversationen erzeugen ein klar identifizierbares Arbeitsergebnis, verteilt auf über 30 Kategorien. Am häufigsten sind Erklärungen (17 Prozent), Dokumente und Berichte (15 Prozent) sowie Anleitungen (11 Prozent). Gesprächsartige Outputs und schriftliche Deliverables machen je rund ein Drittel aus, Code und technische Arbeit rund ein Sechstel.

Über 80 Prozent der Konversationen, die kreatives Schreiben, Anleitungen oder Rezepte hervorbringen, sind privater Natur, während das Erstellen von Marketinginhalten (80 Prozent), Blogartikeln (81 Prozent) und Datenbankabfragen (82 Prozent) klar arbeitsbezogen ist.

Interessant ist der Zusammenhang zwischen Lohnniveau und Rechenaufwand: Marketing-Manager:innen verdienen rund doppelt so viel wie Redakteur:innen (80 gegenüber 37 US-Dollar pro Stunde), und ihre Konversationen verbrauchen rund 2,5-mal so viele Tokens. Bei Berufen mit höherem Lohn produziert Claude 1,34-mal mehr Output pro Gesprächsrunde, Nutzer:innen führen 1,53-mal mehr Runden, und erweitertes Denken wird häufiger aktiviert.

Auch die Autonomie, die Claude eingeräumt wird, unterscheidet sich deutlich nach Produkt: In 26 von 31 Output-Kategorien liegt die Autonomie in Claude Code höher als im Chat, im Schnitt um 0,37 Punkte auf einer Fünferskala, selbst wenn dasselbe Modell verwendet wird. Ein Blogartikel im Chat entsteht im Median über 13 Gesprächsrunden, dieselbe Aufgabe in Claude Code über einen einzigen Prompt. Und in praktisch jeder Kategorie liefert Claude Antworten auf einem höheren Bildungsniveau, als die Anfrage formuliert war, im Schnitt um ein Jahr, bei Bild- und Grafikaufgaben um 2,6 Jahre.

Die Stichprobe der Befragung ist nicht repräsentativ für die Gesamtbevölkerung: Informatik- und Mathematikberufe machen rund 30 Prozent der Befragten aus gegenüber 4 Prozent der US-Erwerbstätigen, Führungskräfte 23 Prozent gegenüber 7 Prozent. Innerhalb dieser Gruppe zeigt sich ein klares Muster: Rund 6 von 10 Befragten erwarten für die nächsten 12 Monate einen höheren KI-Anteil an ihrer Arbeit als heute, über ein Drittel rechnet damit, dass KI dann den grössten Teil oder nahezu die gesamte Arbeit übernehmen kann. Die selbst berichtete Einschätzung übersteigt dabei systematisch die tatsächlich beobachtete Nutzung, ein Hinweis darauf, dass die Befragung überproportional aktive Nutzer:innen erreicht.

Erfahrung und Wohlstand wirken dämpfend: Personen mit mindestens 15 Jahren Berufserfahrung schätzen den KI-Anteil an ihrer Arbeit rund 10 Prozentpunkte tiefer ein als Berufseinsteiger:innen, mit Verweis auf implizites Fachwissen, Urteilsvermögen und Beziehungsarbeit, die KI ihrer Einschätzung nach nicht ersetzen kann. In einkommensstarken Ländern liegt die eingeschätzte Abdeckung ebenfalls rund 10 Prozentpunkte tiefer als in einkommensschwächeren, was mit fehlendem Zugang zu komplementären Fähigkeiten in Letzteren zusammenhängen könnte. Die Erwartung an das Tempo künftiger Fortschritte hingegen ist über Erfahrungsstufen und Länder hinweg auffallend einheitlich.

Der auf den ersten Blick widersprüchlichste Befund betrifft die Stimmung: Wer Claude am stärksten automatisiert nutzt, also Aufgaben mit wenig eigenem Zutun delegiert, ist gleichzeitig am optimistischsten in Bezug auf Lohn, Jobsicherheit und die eigene Stellensuche. 86 Prozent berichten von Geschwindigkeitsgewinnen, 68 Prozent geben an, mit KI mehr zu lernen, 57 Prozent sehen ihre eigenen Fähigkeiten an Marktwert gewinnen, wobei dieser Anteil mit dem Automatisierungsgrad steigt, während der Anteil der Lernenden über alle Nutzungsintensitäten hinweg konstant bleibt.

Gleichzeitig hält sich Sorge um die eigene Stelle in Grenzen: 10 Prozent halten den eigenen Jobverlust für wahrscheinlich, leicht unter der tatsächlichen jährlichen Trennungsrate in den USA. Die Sorge um jüngere Kolleg:innen ist deutlich grösser als um sich selbst. Bei der Frage nach ihren Hoffnungen für eine KI-geprägte Wirtschaft in zehn Jahren nennt über die Hälfte der Befragten den Wunsch nach sinnvoller Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI, etwas mehr als die Hälfte hofft auf automatisierte Routinearbeit und mehr freie Zeit, ein Drittel auf breit geteilten wirtschaftlichen Wohlstand.

Drei Muster verdichten sich zu einer klaren Implikation. Erstens verschiebt sich Wert dorthin, wo Menschen weiterhin involviert bleiben: höherer Rechenaufwand korreliert mit höherem Lohnniveau, weil Claude dort mehr produziert und Menschen gleichzeitig mehr einbringen, nicht weniger.

Zweitens ist Autonomie eine Frage des Produkts, nicht nur des Modells: Dieselbe Aufgabe erhält in einem agentischen Werkzeug wie Claude Code strukturell mehr Entscheidungsspielraum als im Chat.

Drittens korreliert Zuversicht mit Delegationsgrad, nicht mit Zurückhaltung. Für Unternehmen heisst das: Die Frage ist nicht mehr, ob KI Aufgaben übernimmt, sondern wie viel Kontrolle man ihr pro Aufgabe bewusst überlässt, und wer im Prozess die Ergebnisse weiterhin prüft.

Und darum bin ich nach wie vor überzeugt: Die Zukunft gehört nicht mehr dem Tippen und Klicken, sondern dem gemAInsamen arbeiten mit intelligenten Systemen. Wir stehen am Beginn einer Ära, in der die Grenzen zwischen Mensch und Maschine durch Sprache neu definiert werden – einer Ära, in der wir mit unseren Computern nicht mehr über Tastaturen und Mäuse kommunizieren, sondern durch die natürlichste Form der menschlichen Interaktion: das Gespräch. Also wenn Du reden willst, und wenn Du mit mir zusammenarbeiten willst: melde Dich gerne www.rogerbasler.ch

Disclaimer: Dieser Artikel wurde nach meinem eigenen Wissen und dann mit Recherchen mit KI (Perplexity.Ai und Grok.com sowie Gemini.Google.com) manuell zusammengestellt und mit Deepl.com/write vereinfacht. Der Text wird dann nochmals von zwei Personen meiner Wahl gelesen und kritisch hinterfragt. Das Bild stammt von Ideogram.Ai und ist selbst erstellt. Dieser Artikel ist rein edukativ und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Bitte melde dich, wenn Du Ungenauigkeiten feststellst, danke.

Quellen und weitere Informationen:

Massenkoff, M., Lyubich, E., Sacher, S., Hitzig, Z., Zhang, S., Heller, R., & McCrory, P. (2026, 26. Juni). Anthropic Economic Index report: Cadences. Anthropic. https://www.anthropic.com/research/economic-index-june-2026-report