Anthropic hat mit seinem neuen KI-Modell Claude Opus 4.5 einen bemerkenswerten Durchbruch in der Programmierleistung erzielt: Laut Unternehmensangaben übertraf das Modell bei einem zweistündigen Engineering-Take-Home-Test alle menschlichen Bewerber, die jemals diesen Test absolviert hatten. Der Test, den Anthropic für potenzielle Ingenieurkandidaten entwickelt hat, bewertet technisches Können und Entscheidungsfindung unter Zeitdruck. Obwohl er nicht alle Fähigkeiten eines Softwareingenieurs abbildet, stellt das Ergebnis die Rolle von Menschen in der Softwareentwicklung in Frage. Anthropic berichtete, dass Claude Opus 4.5 mehrere Versuche pro Aufgabe hatte und nur die beste Lösung ausgewählt wurde – ein Ansatz, der die Leistungsfähigkeit der KI unterstreicht. Details zum Test selbst bleiben jedoch unklar; laut einem Glassdoor-Interview aus 2024 umfasst er vier Levels und erfordert die Implementierung eines Systems mit zusätzlichen Funktionen. Es ist ungewiss, ob der Test für Claude identisch war. Anthropic veröffentlichte keine weiteren Informationen und reagierte nicht auf Anfragen zur Klärung. Die Neuauflage von Claude 4.5 erschien nur drei Monate nach der letzten Version und bringt zudem Verbesserungen bei der Erstellung professioneller Dokumente wie Excel-Tabellen und PowerPoint-Präsentationen. Damit festigt Anthropic seine führende Position im Bereich KI-gestütztes Programmieren – sogar Konkurrenten wie Meta nutzen Claude für ihren internen Coding-Assistenten Devmate. Die Trainingsmethoden von Anthropic bleiben jedoch geheim. Eric Simons, CEO von Stackblitz, vermutete, dass die KI-Modelle bereits selbst Code schrieben und deployten, bevor Menschen oder KI-Tools die Ergebnisse bewerteten. Dianne Penn, Leiterin Produktmanagement und Forschung bei Anthropic, bestätigte diese Beschreibung als „generell zutreffend“. Im Oktober hatte CEO Dario Amodei bei der Dreamforce-Konferenz erklärt, dass Claude bereits 90 % des Codes für die meisten Teams bei Anthropic schreibt – ohne jedoch Softwareingenieure zu ersetzen. Stattdessen ermögliche die KI eine höhere Produktivität: Ingenieure könnten sich auf die schwierigsten 10 % der Arbeit konzentrieren, wie das Überarbeiten von Code oder die Überwachung mehrerer KI-Modelle. Diese Entwicklung zeigt, dass KI nicht nur Aufgaben übernimmt, sondern die Arbeitsweise von Entwicklerteams grundlegend verändert. Experten sehen darin einen Paradigmenwechsel: Während früher Menschen den Großteil des Codes schrieben, wird heute der Fokus auf strategische Entscheidungen und Qualitätssicherung verlegt. Die zunehmende Integration von KI in den Entwicklungsprozess könnte langfristig die Ausbildung und Rolle von Softwareingenieuren neu definieren – weniger durch Automatisierung, sondern durch neue Formen der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.