Roboter können schon drei Viertel der körperlichen Arbeit erledigen, lohnen sich aber nur in 0,3 % der Fälle: die Analyse von Anthropic

Am 30. September 2026 veröffentlichten Forschende von Anthropic eine Studie mit dem Titel „What work can robots do?“, die einen Index der Roboter-Exposition für die US-Wirtschaft erstellen soll. Dazu wurden 7.594 körperliche Tätigkeiten aus der O*NET-Datenbank des US-Arbeitsministeriums ausgewertet. Mit dem Sprachmodell Claude verglichen die Forschenden die Anforderungen jeder Tätigkeit mit dokumentierten Robotereinsätzen im Web. Die Einstufung umfasst vier Stufen der Umgebungskomplexität: vom Roboter, der die Aufgabe gar nicht beherrscht, bis zum Einsatz in unstrukturierten Umgebungen wie Stadtstraßen.

Die Ergebnisse zeigen eine deutliche Kluft zwischen technischer Machbarkeit und wirtschaftlicher Tragfähigkeit. Laut der Analyse könnten Roboter bereits 74 % der körperlichen Tätigkeiten in den USA ausführen, was 34 % aller geleisteten Arbeitsstunden entspricht. Fast immer allerdings in Umgebungen, die eigens für Maschinen gebaut wurden, etwa am Fließband, oder zumindest in geordneten, etwa im Logistiklager. In unstrukturierten Umgebungen wie einer Stadtstraße gelingt das weit seltener. Wirtschaftlich lohnend sind dagegen gerade einmal 0,3 % der Tätigkeiten. Als lohnend gilt eine Tätigkeit für die Autoren, wenn die jährlichen Kosten des Roboters (Hardware, Installation, Wartung und Betrieb, Fixkosten über zehn Jahre verteilt, Kapitalkosten von acht Prozent) unter den Kosten der Arbeitskraft liegen, also Lohn plus Zusatzleistungen für die Zeit, die auf diese Tätigkeiten entfällt. Die Schätzungen zu Roboterkosten und menschlicher Produktivität stammen von Claude. Sinken die Maschinenpreise weiter im historischen Tempo, das die Autoren auf rund 3 % pro Jahr schätzen, würde es vierzig Jahre dauern, bis der lohnende Anteil 10 % erreicht.

Rechnet man die Wirkung von Robotern und Sprachmodellen zusammen, steigt die Gesamtexposition auf etwa 80 % der Arbeitsstunden. Zu den am stärksten betroffenen Gruppen gehören Taxifahrer, während Gesundheitsversorgung und Reparaturarbeiten am wenigsten betroffen bleiben. Die Autoren weisen darauf hin, dass die am stärksten exponierten Beschäftigten überwiegend Männer mit geringerer Bildung und niedrigerem Einkommen sind. Sie räumen mehrere Grenzen ein: Die O*NET-Beschreibungen sind knapp und müssen interpretiert werden, die Kostenschätzungen sind grob, für alle Tätigkeiten wird derselbe Preisrückgang angenommen, und regulatorische Unsicherheiten sowie menschliche Vorlieben bleiben außerhalb des Modells. Hinzuzufügen ist, dass Fähigkeiten und Kosten von Claude geschätzt werden, dem Modell von Anthropic selbst, und nicht in der Praxis überprüft wurden. Die Studie hat noch kein unabhängiges Peer-Review durchlaufen, und die Prognose über vierzig Jahre blendet mögliche technologische Sprünge aus.

Der Abstand zwischen Können und Sich-Lohnen erinnert daran, dass Automatisierung kein linear verlaufendes technologisches Schicksal ist, sondern eine Rechnung. Solange Hardware eine so schwere Investition bleibt, wird menschliche Flexibilität paradoxerweise die günstigste Lösung auf dem Markt sein.

— Olya