Diese Anthropic-Studie untersucht, wie KI, und insbesondere Claude Code, die Arbeit der unternehmenseigenen Softwareentwickler verändert. Sie stützt sich auf eine Befragung von 132 Entwicklern und Forschern, 53 qualitative Interviews sowie eine Analyse interner Nutzungsdaten (August 2025, Modelle Claude Sonnet 4 und Opus 4). Ihre Position ist besonders: Sie beobachtet „Early Adopters“ innerhalb des Unternehmens, das die KI selbst entwickelt — wahrscheinlich repräsentativ für Transformationen, die anderswo noch bevorstehen.

Die Zahlen sind eindrücklich. Mitarbeiter geben an, Claude für 60% ihrer Arbeit zu nutzen, und schätzen den Produktivitätsgewinn auf rund 50% — 2- bis 3-mal höher als im Vorjahr. Besonders bemerkenswert: 27% der mit Claude unterstützten Arbeit wäre andernfalls schlicht nicht erledigt worden — ambitioniertere Projekte, „nice-to-have“-Dashboards, explorative Arbeiten, die manuell nicht wirtschaftlich wären. Die Delegation bleibt jedoch überwacht: Nur 0 bis 20% der Arbeit können „vollständig delegiert“ werden, wobei bei kritischer Arbeit weiterhin menschliche Validierung erforderlich ist.

Die Interviews offenbaren tiefgreifende qualitative Veränderungen. Entwickler entwickeln ein Gespür für Delegation: Zunächst werden verifizierbare, risikoarme oder mühsame Aufgaben abgegeben, dann wird der Umfang schrittweise erweitert — Design und „Geschmack“ bleiben vorerst menschlich. Entwickler werden zu „Full-Stack“-Kräften und arbeiten kompetent in Bereichen, an die sie sich zuvor nicht herangetraut hätten. Doch es zeigt sich eine paradoxe Sorge: die Verkümmerung der tiefen Fähigkeiten, die zum Schreiben und Kritisieren von Code nötig sind — „wenn das Erzielen von Ergebnissen so einfach und schnell geht, wird es schwer, sich wirklich die Zeit zum Lernen zu nehmen“.

Auch die sozialen Dynamiken verändern sich: Claude ersetzt Kollegen als erste Anlaufstelle für technische Fragen und verringert damit die Gelegenheiten für Mentoring. Ein erfahrener Entwickler berichtet mit Bedauern, dass jüngere Kollegen nicht mehr zu ihm kommen. In Bezug auf die Karriere sind die Gefühle widersprüchlich: kurzfristiger Optimismus (Arbeit auf höherem Niveau, Verwaltung von KI-Systemen) und langfristige Besorgnis („die KI wird irgendwann alles tun und mich überflüssig machen“).

Die Nutzungsdaten bestätigen die wachsende Autonomie: von 10 auf 20 autonome Aktionen innerhalb von sechs Monaten, die Nutzung für Code-Design steigt von 1% auf 10%, und die Implementierung neuer Funktionen von 14% auf 37%. 8,6% der Aufgaben betreffen die Behebung zuvor zurückgestellter „Papercuts“ (kleinerer Mängel).

Anthropic leitet daraus interne Initiativen ab — neue Mentoring-Modelle, Erhalt tiefer Fähigkeiten — und betont die Bedeutung einer aktiven Vorbereitung auf den Übergang zu einem KI-gestützten Arbeitsplatz, Erkenntnisse, die auch auf andere Organisationen übertragbar sind.