Никто не знает, что произойдет. Важно просто быть адаптивным

Anthropic изучил, как их собственные инженеры используют Claude в работе. И цифры получились настолько дикие, что компания решилась их продемонстрировать миру.

Главное: 60% рабочего времени инженеров теперь проходит с помощью Claude. Год назад было 28%. Продуктивность выросла на 50% (было +20%). Это не маркетинг – это внутренний опрос 132 инженеров, 53 глубинных интервью и анализ 200,000 сессий с Claude Code за февраль-август 2025.

14% респондентов ("power users") удваивают свою продуктивность. Количество мерджей pull requests на инженера в день выросло на 67%. Это не "помог с багом", это трансформация всего процесса.

Но граница размывается. Один инженер сравнил это с Google Maps: "Сначала использовал только для незнакомых маршрутов. Потом для маршрутов, где знаю дорогу, но не последний поворот. Теперь использую даже для ежедневной поездки на работу и доверяю, если предлагает другой путь. С Claude Code то же самое".

27% работы вообще не делали бы без AI.

Это не "быстрее написал код". Это качественно новая работа:

• Запуск десятков экспериментов параллельно (раньше делали 2-3)

• Интерактивные дашборды "потому что можем"

• Рефакторинг говнокода, до которого год не доходили руки

• Исследовательская работа, которая раньше была экономически нецелесообразна

8.6% задач в Claude Code – это улучшение мелочей. Создание shortcuts в терминале, рефакторинг для maintainability, маленькие инструменты. То, что вечно откладываешь, но что убивает качество жизни.

Бэкенд-разработчики теперь делают UI. Security-команда анализирует незнакомый код. Исследователи из Alignment & Safety строят фронтенд-визуализации. Все становятся full-stack.

Один инженер описал, как построил сложный UI: "Claude сделал это лучше, чем я когда-либо смог бы. Я бы вообще не справился, точно не вовремя. Дизайнеры спросили: 'Погоди, ты это сделал?' Я ответил: 'Нет, Claude сделал – я просто промптил'".

А теперь проблемы, о которых молчат в презентациях AI-опимистов:

Чтобы проверять код Claude, нужны навыки программирования. Но эти навыки атрофируются, когда делегируешь всё Claude.

Senior engineer: "Я в основном использую AI там, где знаю, каким должен быть ответ. Эту способность я развил, делая всё 'хардкорно'. Но если бы я был джуном сейчас, мне пришлось бы очень осознанно работать над развитием своих способностей, а не слепо принимать output модели".

Другой инженер прямо: "Я беспокоюсь не о своих скиллах, а о проблеме надзора. Атрофия навыков опасна в первую очередь для моей способности безопасно использовать AI, а не для способности работать самостоятельно".

Некоторые специально тренируются без AI: "Время от времени, даже если знаю, что Claude решит задачу, я не прошу его. Это держит меня в форме".

Потеря "дополнительного обучения". Когда дебажишь проблему вручную, ты читаешь доки и код, который напрямую не нужен для решения. Но всё это время строишь ментальную модель системы. Теперь Claude ведёт тебя прямо к решению проблемы. Collateral learning исчезает.

Инженер: "Раньше я изучал каждую настройку нового инструмента. Теперь полагаюсь на AI. В разговоре с коллегами раньше мгновенно вспоминал детали, теперь приходится спрашивать AI".

Claude стал первой остановкой для вопросов. "Я задаю намного больше вопросов, но 80-90% из них идут в Claude".

Это создаёт фильтр: рутинные вопросы – Claude, сложные стратегические – людям. Звучит эффективно. Но senior инженеры говорят: "Грустно, что джуниоры теперь реже приходят с вопросами. Хотя они быстрее получают ответы и учатся быстрее".

Один прямо: "Мне нравится работать с людьми, и грустно, что я теперь меньше 'нуждаюсь' в них".

Другой сопротивляется: "Мне реально не нравится, что стандартный ответ теперь 'ты спросил у Claude?' Я очень ценю работу с людьми лично".

Часть инженеров говорит: "Я думал, что мне нравится писать код. Оказалось, мне нравится то, что я получаю от написания кода". Они рады AI.

Другие: "Это конец эпохи для меня. Я программирую 25 лет, и чувство компетентности – ядро моей профессиональной удовлетворённости".

Третьи видят трейд-офф: "Есть вещи, которые я упускаю – входить в zen flow при рефакторинге. Но я настолько продуктивнее, что готов от этого отказаться".

Цитата инженера Anthropic: "Такое чувство, что я каждый день прихожу на работу, чтобы сделать себя ненужным".

Другой: "Я чувствую оптимизм в краткосрочной перспективе, но в долгосрочной думаю, что AI в итоге будет делать всё и сделает меня и многих других нерелевантными".

Это говорят люди, которые СОЗДАЮТ Claude. Представьте, что чувствуют в других отраслях.

Половина опрошенных может "полностью делегировать" Claude только 0-20% работы. Потому что даже когда используют AI часто, они активно работают с ним итеративно и валидируют результаты. Особенно в high-stakes задачах. Это не "дал задачу и забыл", это постоянная коллаборация.

Claude Code раньше делал 10 действий подряд без человека. Теперь – 21 (+116%). Количество обращений человека к Claude упало на 33% – с 6.2 до 4.1 за сессию. Модель стала автономнее.

Сложность задач выросла с 3.2 до 3.8 по пятибалльной шкале (где 1 – "базовое редактирование", 5 – "экспертные задачи на недели/месяцы"). Задачи на уровне 3.2: "Починить ошибки импорта модулей Python". Задачи на уровне 3.8: "Имплементировать и оптимизировать кэширующие системы".

Использование для design/planning подскочило с 1% до 10%. Для имплементации новых фич – с 14% до 37%.

Разные команды используют по-разному:

• Pre-training (обучают Claude): 55% использования – новые фичи, в основном дополнительные эксперименты

• Security: 49% – понимание кода, анализ security implications

• Alignment & Safety: больше всего фронтенд-разработки (7.5%) – визуализация данных

• Нетехнические сотрудники: 52% дебаггинг (чинят Git, network issues), 13% data science

Каждый использует Claude, чтобы выйти за границы своей экспертизы. Это и есть "becoming full-stack".

Может, это просто следующий уровень абстракции? Раньше программисты программировали с помощью физических переключателей. Потом писали на ассемблере. Потом появились высокоуровневые языки. Теперь английский язык становится языком программирования?

Один сотрудник: "Я очень рад, что когда-то изучал linked lists... но делать эти low-level операции эмоционально не важно. Мне важнее, что код позволяет мне делать".

Другой согласен, но с оговоркой: "С переходом на высокоуровневые языки большинство инженеров потеряли глубокое понимание работы с памятью. Абстракция имеет цену".

Третий вообще отрицает проблему: "Мысль 'я теряю навыки' основан на предположении, что программирование когда-нибудь вернётся к тому, каким оно было до Claude 3.5. Я не думаю, что это случится".

Anthropic признаются: они сами не знают. "Никто не знает, что произойдёт. Важно просто быть адаптивным".

Они планируют:

• Обсудить с инженерами и лидерами, как совмещать команды и коллаборацию

• Поддерживать профессиональное развитие в новых условиях

• Создать best practices для AI-augmented работы

• Исследовать, как AI трансформирует не только инженеров, но и другие роли

• Рассматривают структурные подходы: новые карьерные треки, программы reskilling внутри компании

В 2026 году обещают конкретные планы. Пока их вывод: "Anthropic – это лаборатория для ответственного перехода. Мы хотим не просто изучать, как AI трансформирует работу, но и экспериментировать, как пройти эту трансформацию осознанно. Начиная с себя".

Что я думаю сам:

Если у создателей AI такие цифры и такие сомнения, представьте, что будет в вашей компании. Если вокруг вас ИТ-компании внедряют ИИ и получают +50% к производительности, то кажется без ИИ вам пипец...

И у Антропиков привилегированная позиция: ранний доступ к лучшим инструментам, стабильная индустрия, сами создают AI. Но если даже там такой уровень неопределённости, то всем остальным отраслям нужно готовиться серьёзно. Когда компания, создающая AI, признаётся, что её инженеры боятся автоматизировать себя, это уже предупреждение для всех остальных индустрий: у вас будет то же самое, но без раннего доступа к лучшим инструментам и без команды исследователей, изучающих проблему. Готовьтесь.

P.S. Исследование провели в августе 2025, когда Claude Sonnet 4 и Opus 4 были state-of-the-art. С тех пор модели продолжили улучшаться. Значит, всё описанное выше – это ещё далеко не финал.

Полное исследование: https://www.anthropic.com/research/how-ai-is-transforming-work-at-anthropic

Напоминаю, что выше — текст Игоря Акимова.
А я пристально наблюдаю, как ИИ меняет нашу жизнь. Это похоже на то, как мою жизнь когда-то изменил холодильник Интернет.

Сейчас в Клерке работает отдел с ИИ-инженерами. Сначала мы слабо понимали, как использовать вайб-программирование в жизни бухгалтерского сайта. Но постепенно нащупали нишу. Начали с раздела игр. Поняли, как всё это может делаться быстро, поколдовали с фиатными программистами и собрали систему, которая умеет встраивать код от ИИ в любую страницу сайта. И это, конечно, чудо.

Теперь задачи ИИ-отдела такие:

— создание тренажёров в наших курсах вместо домашних заданий вручную;
— создание калькуляторов и справочников (например, «План счетов» — или вот уже целый раздел);
— создание игр. Например, встречайте кликер: https://www.klerk.ru/game/clicker/

Для примера привожу отчёт работы отдела за ноябрь:

То есть три человека сделали 60 разообразных интерактивных тренажеров! А про появление новых игр я уже неуспеваю писать. Вот последние:

• Кликомания: Герои https://www.klerk.ru/game/clicker/

• Мемори https://www.klerk.ru/game/memori/

• 2048 https://www.klerk.ru/game/2048/