Das Economics-Team von Anthropic hat ein Arbeitspapier mit dem Titel „Wirtschaftliche Szenarien für transformative KI“ veröffentlicht. Begleitend steht ein interaktiver Szenario-Explorer zur Verfügung, der untersucht, wie sich die Fähigkeiten und die Verbreitung von KI bis 2030 auf das BIP, die Löhne, die Beschäftigung und den Anteil der Arbeitseinkommen auswirken könnten.

Das auf einem aufgabenbasierten makroökonomischen Modell entwickelte Rahmenwerk soll keine Vorhersagen treffen. Stattdessen übersetzt es eine kleine Zahl messbarer Variablen in vergleichbare wirtschaftliche Ergebnisse. Dazu gehören der Anteil der Aufgaben, die KI übernehmen kann, der Umfang ihres Einsatzes, Produktivitätsgewinne je Aufgabe sowie das Verhältnis von Automatisierung und Unterstützung menschlicher Arbeit. Diese Struktur macht die Annahmen des Papiers besonders relevant: Veränderungen bei der beobachteten KI-Nutzung, den Fähigkeiten für einzelne Aufgaben, den Übergängen von Beschäftigten und dem Kapitalangebot können zu deutlich unterschiedlichen Ergebnissen führen.

Das Papier stellt drei Szenarien vor. Im moderaten Szenario ähnelt die wirtschaftliche Wirkung der KI jener des Internets. Das BIP liegt 2030 um 1,6 % über dem Entwicklungspfad ohne KI, das jährliche Wachstum erreicht 2,4 %, und die Arbeitslosigkeit steigt lediglich um ein Zehntel eines Prozentpunkts.

Das substanzielle Szenario entspricht Prognosen, die 2023 von Finanzinstituten verbreitet wurden. In diesem Entwicklungspfad erledigt KI bis 2030 ungefähr die Hälfte der Wissensarbeit, das BIP liegt 8,3 % über dem Pfad ohne KI, und das jährliche Wachstum erreicht 5,4 %. Die Löhne von Wissensarbeiterinnen und Wissensarbeitern bleiben im Wesentlichen unverändert, während die Löhne in anderen Bereichen steigen.

Das extreme Szenario geht davon aus, dass sich rekursiv selbst verbessernde KI schnell eingesetzt wird. Das BIP-Wachstum erreicht 15,4 % pro Jahr, und die Wirtschaft wird 32 % größer, wodurch die Gesellschaft deutlich wohlhabender wäre. Gleichzeitig sinkt der Anteil der Arbeitseinkommen jedoch von 60 % auf 45 %, die Löhne für kognitive Tätigkeiten fallen 11,5 % unter den Trend, die Arbeitslosigkeit in kognitiven Berufen erreicht 17,9 %, und die Gesamtarbeitslosigkeit steigt auf 11,9 % – über das Niveau der Nachkriegszeit hinaus.

Das Modell kommt außerdem zu dem Ergebnis, dass der Beitrag der KI zum innovationsgetriebenen Wachstum selbst im extremen Szenario begrenzt bleibt, da die Forschung weiterhin durch physische Aufgaben eingeschränkt wird.

Anthropic’s Economics team is sharing a new model of how AI might affect economic growth, jobs, wages, and more by 2030. Explore the scenarios, tell us what you think will happen, and see how your answers compare to more than 10,000 Americans. — Anthropic (@AnthropicAI) September 9, 2026

Öffentliche Erwartungen stimmen mit dem substanziellen Szenario überein

Um das Modell zu ergänzen, befragte Anthropic im August 10.980 Erwachsene in den USA zu den Fähigkeiten und der Verbreitung von KI, ihren Produktivitätseffekten sowie den Aussichten auf eine erneute Beschäftigung. Die durchschnittliche Einschätzung der Befragten lautet, dass KI bis 2030 sechs von acht Vergleichsaufgaben übernehmen wird – von routinemäßiger Geschäftskorrespondenz bis zur Softwareentwicklung. Außerdem erwarten die Befragten, dass KI bei 40 % der möglichen Aufgaben eingesetzt wird, und schätzen, dass eine verdrängte Arbeitskraft etwa acht Monate benötigen würde, um in einem neuen Beruf eine Beschäftigung zu finden.

Werden diese mittleren Antworten in das Modell eingespeist, ergeben sich Ergebnisse nahe dem substanziellen Szenario: Das BIP liegt 8,6 % über dem Pfad ohne KI, und die Arbeitslosigkeit beträgt etwa 4,6 %. Die Erwartungen gehen jedoch erheblich auseinander. Rund 10 % der Befragten äußern Einschätzungen, die mit dem extremen Szenario übereinstimmen, während 40 % sagen, dass es niemals KI-gestützte Entdeckungen auf Nobelpreisniveau geben werde.

Die Autoren weisen darauf hin, dass fast die gesamte Abweichung zwischen den Szenarien nach 2027 entsteht, da die Entwicklungspfade auf den aktuellen Messwerten zur KI-Nutzung basieren. Die Sensitivitätsanalyse identifiziert zwei zentrale Variablen. Die Elastizität des Kapitalangebots beeinflusst, ob Beschäftigte oder Kapitaleigentümer die Gewinne erhalten. Die Lohnrigidität bestimmt wiederum, ob kognitive Arbeitskräfte die Kosten in Form niedrigerer Löhne oder einer höheren Arbeitslosigkeit tragen. Im weiteren Verlauf der Szenarien sind diese Messgrößen – ebenso wie die Zeit, die verdrängte Beschäftigte für den Wechsel in neue Berufe benötigen – die wichtigsten Faktoren beim Vergleich der Ergebnisse mit den Entwicklungspfaden des Modells.

Im extremen Szenario bleibt das gesamte Arbeitseinkommen ungefähr unverändert, obwohl das BIP um ein Drittel größer ist. Somit entfällt nahezu der gesamte Zuwachs auf das Kapital. Um Wissensarbeiter zu kompensieren, wären Transfers in Höhe von etwa 9 % des BIP erforderlich – ungefähr im Umfang der kombinierten Ausgaben für Social Security und Medicare. Das Papier erklärt, dass es für eine technologiegetriebene Umverteilung in dieser Größenordnung kein historisches Vorbild gibt.

Laut Anthropic soll das Rahmenwerk in die Forschungsförderung und politischen Vorschläge des Unternehmens einfließen, die darauf abzielen, die wirtschaftlichen Vorteile der KI breit zu verteilen.