Anthropic Research→ оригинал

Anthropic: агентов в компании в 6 раз больше, чем сотрудников, а джуниоров нанимают реже

Anthropic опубликовала два отчёта о влиянии ИИ на труд. Внутри компании за год сократилась доля вакансий для джуниоров и доля технических ролей. К марту 2026 года агенты отработали больше часов, чем сотрудники, а к августу их стало в шесть раз больше, чем людей. Параллельно сравнили ожидания сотрудников и опрос почти 11 000 взрослых американцев (Morning Consult): 91% сотрудников и 39% американцев ждут ИИ-открытия нобелевского уровня к 2030 году. - Агентов в шесть раз больше людей (август 2026). - Более половины сотрудников ждут, что ИИ сможет выполнять 80% их работы к 2030 году; среди американцев так думают 5%. - Узкое место теперь человеческое внимание, а не выработка кода.

AI-обработка оригинала Anthropic Research; редакция Hamidun News
Anthropic: агентов в компании в 6 раз больше, чем сотрудников, а джуниоров нанимают реже
Источник: Anthropic Research. Коллаж: Hamidun News.
◐ Слушать статью

Anthropic опубликовала два отчёта о том, как ИИ меняет работу: один описывает перемены внутри самой компании, второй сравнивает ожидания её сотрудников и обычных американцев. Главные цифры: к августу 2026 года ИИ-агентов в Anthropic в шесть раз больше, чем людей, а ещё в марте они впервые отработали больше часов, чем сотрудники. При этом производительность выросла. Параллельно компания сравнила прогнозы своих сотрудников с опросом почти 11 000 взрослых американцев, проведённым Morning Consult: разрыв в ожиданиях оказался огромным, хотя экономические модели у обеих групп похожи.

Как изменился найм внутри Anthropic

За последний год компания заметно сместила структуру найма. Доля вакансий для джуниоров сократилась, как и доля сотрудников на технических ролях. Это происходит у лаборатории, которая сама делает инструменты автоматизации и пользуется ими раньше других.

Эффект на выработку Anthropic измеряет несколькими способами. Количество кода на человека выросло, но сама компания называет эту метрику notoriously imperfect, то есть заведомо несовершенной. Поэтому приводятся и другие признаки: на одного менеджера по продажам закрыто больше сделок, обработано больше контрактов. Исследователи также прослеживали одних и тех же сотрудников во времени и увидели, что выработка человека растёт вместе с глубиной использования им ИИ-инструментов.

Обратная сторона ускорения: узким местом становится человеческое внимание. Сотрудники всё больше времени тратят на создание систем, которые помогают контролировать работу агентов. Фактически часть труда переходит от исполнения задач к надзору за исполнителями.

Разрыв в ожиданиях

Во втором отчёте сравниваются опрос сотрудников Anthropic и августовский опрос американцев, взвешенный так, чтобы отражать взрослое население. Обе группы ждут быстрого прогресса, но сотрудники Anthropic ждут его ещё быстрее.

Ключевые цифры:

  • 39% американцев и 91% сотрудников Anthropic ожидают, что к 2030 году ИИ сможет совершить открытие нобелевского уровня.
  • Более половины сотрудников Anthropic считают, что к 2030 году ИИ сможет выполнять не менее 80% их текущей работы.
  • Среди американцев такой уровень возможностей ожидают только 5%.
  • Двое из десяти сотрудников Anthropic придерживаются взглядов, близких к типичному американцу.
  • Внутри каждой группы вариативность большая.

Разные опыты, одна модель

Самый интересный вывод касается причин расхождения. Авторы утверждают, что у сотрудников и публики не разные теории о влиянии ИИ на занятость. Различается опыт: люди по-разному сталкиваются с реальными возможностями моделей. И в обеих группах работает одна и та же зависимость: те, кто ждёт, что ИИ будет делать больше их собственной работы, прогнозируют и больший рост безработицы.

Это важная оговорка к любым спорам об «оптимистах» и «пессимистах». Если вывод верен, ожидания скорее будут сближаться по мере того, как всё больше людей получает прямой опыт работы с передовыми системами, а не по мере появления новых аргументов.

Отдельно стоит учитывать ограничения. Anthropic прямо признаёт, что ИИ-лаборатория отличается от обычного бизнеса по способу внедрения ИИ. Кроме того, это самоотчёт заинтересованной компании, а её сотрудники по определению отобраны по близости к технологии. Но как ранний индикатор данные полезны: они показывают, куда, возможно, придут и другие организации, в том числе будущие AI-native компании.

Что делать компаниям

Если ориентироваться на опыт Anthropic, руководителям стоит пересмотреть три вещи. Во-первых, пирамиду найма: задачи джуниоров первыми уходят к агентам, и нужна понятная траектория роста новичков. Во-вторых, метрики: выработка кода плохо отражает результат, надёжнее смотреть на закрытые сделки, обработанные договоры и динамику одних и тех же людей. В-третьих, инвестиции в мониторинг: когда агентов в разы больше людей, вниманию человека нужны инструменты наблюдения и проверки, иначе именно оно ограничит рост.

ЖХ
Hamidun News
AI‑новости без шума. Ежедневный редакторский отбор из 50+ источников. Продукт Жемала Хамидуна, Head of AI в Alpina Digital.
✦ Автономные AI-агенты

Делегируйте ресёрч, код и рутину автономному AI-агенту

Интеллектуальная агентная среда NomadNet Agent (agent.nomadnet.ai) выполняет многошаговые задачи: глубокий веб-ресёрч, анализ данных, написание кода и автоматизацию браузера.

Запустить NomadNet Agent →Платформа NomadNet AI
Что вы думаете?
Загружаем комментарии…