Robots kunnen al driekwart van het fysieke werk, maar lonen maar in 0,3% van de gevallen: de analyse van Anthropic

Op 30 september 2026 publiceerden onderzoekers van Anthropic een studie met de titel "What work can robots do?", bedoeld om een index van blootstelling aan robots in de Amerikaanse economie op te stellen. Ze analyseerden 7.594 fysieke taken uit de O*NET-database van het Amerikaanse ministerie van Arbeid en gebruikten het taalmodel Claude om de eisen van elke taak te vergelijken met gedocumenteerde toepassingen van robots op het web. De indeling kent vier niveaus van omgevingscomplexiteit, van een robot die de taak niet kan uitvoeren tot inzet in ongestructureerde omgevingen zoals stadsstraten.

De resultaten laten een scherpe kloof zien tussen technische haalbaarheid en financiële haalbaarheid. Volgens de analyse kunnen robots al 74% van de fysieke taken in de Verenigde Staten uitvoeren, goed voor 34% van alle gewerkte uren. Bijna altijd wel in omgevingen die speciaal voor machines zijn gebouwd, zoals een lopende band, of op zijn minst geordende omgevingen, zoals een logistiek magazijn. In ongestructureerde omgevingen zoals een stadsstraat veel zelden. Rendabel is echter maar 0,3% van de taken. De auteurs noemen een taak rendabel als de jaarlijkse kosten van de robot (hardware, installatie, onderhoud en gebruik, met vaste kosten verdeeld over tien jaar en een kapitaalkostenvoet van acht procent) lager zijn dan de kosten van de werknemer, dus loon plus secundaire voorwaarden, voor de tijd die aan die taken wordt besteed. De schattingen van robotkosten en menselijke productiviteit komen van Claude. Als de prijzen van machines blijven dalen in het historische tempo dat de auteurs schatten, zo'n 3% per jaar, duurt het veertig jaar voordat het rendabele aandeel 10% bereikt.

Tel je de impact van robots en taalmodellen bij elkaar op, dan stijgt de totale blootstelling naar ongeveer 80% van de gewerkte uren. Taxichauffeurs springen eruit als een van de meest blootgestelde groepen, terwijl zorg en reparatiewerk het minst geraakt worden. De auteurs wijzen erop dat de meest blootgestelde werknemers vooral mannen zijn met een lagere opleiding en een lager loon. Ze erkennen een aantal beperkingen: de O*NET-beschrijvingen zijn beknopt en vragen om interpretatie, de kostenramingen zijn grof, voor alle taken geldt dezelfde prijsdaling, en onzekerheid over regelgeving en menselijke voorkeuren vallen buiten het model. Daar komt bij dat vaardigheden en kosten zijn geschat door Claude, het model van Anthropic zelf, en niet in de praktijk zijn getoetst. De studie heeft nog geen onafhankelijke peerreview gehad en de prognose over veertig jaar negeert mogelijke technologische sprongen.

De afstand tussen iets kunnen en het de moeite waard vinden herinnert ons eraan dat automatisering geen lineair technologisch lot is, maar een boekhoudkundige vergelijking. Zolang hardware zo'n zware investering blijft, blijft menselijke flexibiliteit paradoxaal genoeg de goedkoopste oplossing op de markt.

— Olya