Anthropic ha pubblicato un rapporto interno sul personale: le ore lavorative degli agenti intelligenti hanno raggiunto sei volte quelle degli esseri umani, è arrivata l'«Era del Meta-Lavoro»

Il 16 ottobre, ora locale negli Stati Uniti, Anthropic ha pubblicato un rapporto di ricerca interno sulla struttura del proprio personale: «Come sta cambiando l’occupazione in Anthropic».

Lo studio si basa sui registri interni di assunzioni di Anthropic, sui dati di telemetria sull’uso dell’IA, sulle metriche di output dei dipendenti, sui sondaggi ai dipendenti, sui registri delle comunicazioni interne, sui dati degli impegni in agenda e sulle schede di valutazione delle decisioni assunzionali, integrati da 17 interviste approfondite a dipendenti, per analizzare sistematicamente i mutamenti nei contenuti lavorativi, nella struttura delle assunzioni e nella domanda di lavoro dopo l’applicazione diffusa dell’IA in azienda.

Il rapporto presenta quattro principali conclusioni:

Primo, la percentuale di assunzioni per posizioni tecniche entry-level in Anthropic è diminuita in modo significativo, passando dal 27% all’inizio del 2025 al 9% nel 2026. Tuttavia, la scala occupazionale complessiva dell’azienda continua ad espandersi: la pressione riguarda le posizioni entry-level, non il numero totale di posti.

Secondo, le ore lavorative degli agenti IA sono aumentate rapidamente. A partire da agosto 2026, le ore di lavoro degli agenti interattivi guidati direttamente dai dipendenti di Anthropic hanno raggiunto sei volte quelle degli operatori umani. In diversi ruoli è migliorata la produttività, e il team di ricerca ha ulteriormente valutato il contributo autonomo dell’IA tramite analisi comparative.

Terzo, i contenuti del lavoro dei dipendenti stanno subendo cambiamenti strutturali: dall’esecuzione diretta di compiti alla costruzione di strumenti, al monitoraggio dei flussi di lavoro e alla gestione degli agenti, l’attenzione si sposta progressivamente. Nel contempo, l’attenzione umana è diventata un nuovo collo di bottiglia, e i criteri di assunzione stanno passando dall’esperienza settoriale all’autonomia e al giudizio.

Quarto, Anthropic ha avviato sistemi di allerta precoce e meccanismi interni di allocazione del personale. Tuttavia, il rapporto osserva che le risposte a livello aziendale restano insufficienti ad affrontare questioni sociali più ampie, come la contrazione delle posizioni entry-level.

In quanto una delle aziende leader nell’applicazione dell’IA, questi cambiamenti interni in Anthropic offrono un caso di studio per osservare come l’IA potrebbe influenzare metodi lavorativi e fabbisogni assunzionali di altre società.

Contrazione delle assunzioni per posizioni entry-level

Il dato più rilevante del rapporto è il calo significativo della percentuale di assunzioni per posizioni tecniche entry-level.

Dall’inizio del 2025, la quota di dipendenti junior nel dipartimento tecnico di Anthropic è scesa dal 21% al 14%, mentre la percentuale di assunzioni per posizioni tecniche entry-level è passata dal 27% al 9%. Dopo dicembre 2025, si è registrato un calo particolarmente evidente negli annunci per posizioni entry-level.

Calo delle assunzioni per posizioni tecniche entry-level in Anthropic

Questo cambiamento non è dovuto a una contrazione aziendale. Al contrario, negli ultimi dodici mesi Anthropic si è triplicata e il numero assoluto di posizioni tecniche continua a crescere. Il vero mutamento riguarda la struttura delle assunzioni: i nuovi ruoli sono concentrati soprattutto a livello intermedio-senior ed esperto, mentre le posizioni entry-level si sono chiaramente ridotte.

Le discussioni sulla domanda di posizioni entry-level sono emerse per la prima volta nel dipartimento tecnologico centrale nel gennaio 2026.

Alcuni team che utilizzano intensivamente Claude hanno riscontrato che compiti ingegneristici ricorrenti, come la programmazione di base e il rilevamento di bug, possono essere sempre più gestiti dai modelli. L’impatto sulle posizioni di ingegneria delle prestazioni è particolarmente evidente. Un intervistato ha affermato che questo ha cambiato quasi dall’oggi al domani le esigenze di talento del team.

Le posizioni con maggiore complessità che utilizzano Claude mostrano una crescita più lenta dei nuovi assunti entry-level

Entro aprile 2026, i team di ingegneria e ricerca avevano iniziato a ridurre sistematicamente il peso attribuito ai ruoli junior nelle assunzioni. Un sondaggio interno effettuato quel mese ha rivelato che circa un terzo dei manager di machine learning e un quinto dei manager di ingegneria software avevano ridotto le assunzioni a causa dell’uso dell’IA.

I ruoli entry-level sono i primi ad essere colpiti, in relazione alle caratteristiche proprie di tali posizioni.

Il lavoro entry-level tipicamente presenta regole chiare e forti caratteristiche esecutive, esattamente le aree in cui i moderni modelli linguistici di grandi dimensioni eccellono. Compiti quali la programmazione, l’elaborazione dati, l’organizzazione documentale e l’assistenza clienti sono stati tutti influenzati dall’IA in misura variabile, e le capacità del modello in questi ambiti continuano a migliorare.

Con il progresso rapido delle capacità del modello ogni pochi mesi, i primi a essere sostituiti potrebbero trovarsi all’estremità inferiore della scala delle competenze.

Anche i reparti non tecnici mostrano tendenze simili. Normalmente, quando un’azienda si espande, aumenta anche il personale dei reparti di supporto, come amministrazione, finanza e risorse umane. Tuttavia, in Anthropic, strumenti come assistenti agenti, revisioni automatizzate e servizi esternalizzati per la gestione dei ticket hanno permesso di mantenere uno staff amministrativo snello pur espandendosi rapidamente.

Un assistente amministrativo ha sviluppato un agente personale per la gestione degli appuntamenti e la classificazione delle email, affermando che il team ha superato la fase di potenziamento dei ruoli amministrativi entry-level con Claude e che l’attenzione si sta spostando verso compiti di coordinamento e pianificazione di livello superiore.

Le ore lavorative degli agenti hanno raggiunto sei volte quelle dei dipendenti

Dietro i cambiamenti nella struttura delle assunzioni c’è la rapida diffusione degli agenti all’interno dell’azienda.

A marzo 2026, le ore lavorative cumulative di due tipi di agenti IA — quelli operanti autonomamente e quelli guidati direttamente dai dipendenti — hanno superato per la prima volta quelle dei dipendenti umani. Da allora, le ore lavorative degli agenti sono continuate a crescere. Ad agosto di quest’anno, le ore lavorative degli agenti interattivi guidati direttamente dai dipendenti hanno raggiunto sei volte quelle dei dipendenti umani.

Le ore lavorative degli agenti hanno superato quelle umane

Un gran numero di agenti è stato impiegato nel campo dell’ingegneria del software, svolgendo compiti quali la generazione di casi di test, i controlli del codice, la manutenzione dell’infrastruttura e la migrazione del codebase. Questi dati non includono ancora i cluster di agenti completamente autonomi. Per gli ingegneri individuali, ciò significa poter assegnare più agenti per eseguire continuativamente compiti mentre verificano il codice e i risultati delle analisi generati. Il lavoro degli ingegneri si sta gradualmente spostando dalla scrittura manuale del codice verso l’assegnazione dei compiti e la revisione dei risultati.

I cambiamenti nella produttività si riflettono anche in dati specifici. Il rapporto mostra che, entro sei mesi, il numero medio di commit per ingegnere è salito a cinque volte il valore iniziale, mentre il volume di query elaborate dai data scientist è notevolmente aumentato e anche l’output di ruoli non tecnici — come avvocati, ufficio acquisti e vendite — è cresciuto.

La produttività dei dipendenti è balzata dopo che numerosi reparti funzionali di Anthropic hanno adottato la tecnologia IA

Per eliminare interferenze legate a fattori come la crescita aziendale, il team di ricerca ha applicato un metodo di analisi comparativa. Ha monitorato 192 ingegneri che hanno adottato agenti per la programmazione e ha utilizzato 74 ingegneri che non avevano ancora adottato lo strumento come gruppo di controllo, impiegando effetti fissi individuali e mensili per la stima.

I risultati hanno mostrato che, dopo aver adottato gli agenti per la programmazione, gli ingegneri hanno registrato una crescita statisticamente significativa e rapida del numero di commit.

Gli ingegneri Anthropic hanno registrato un aumento della produttività dopo aver adottato agenti per la programmazione, senza differenze significative nel tasso di rollback del codice generato dall’IA rispetto a quello scritto manualmente

Il rapporto ha analizzato anche se l’IA genera codice di bassa qualità.

Il team di ricerca ha confrontato il codice generato direttamente dagli agenti con quello scritto manualmente dallo stesso dipendente nello stesso mese e nella stessa directory, usando la percentuale di codice eliminato o annullato entro 90 giorni come metrica di qualità. I risultati non hanno rivelato differenze statisticamente significative nella qualità del codice tra le due tipologie. Almeno in termini di tasso di rollback, il codice generato dall’IA è paragonabile a quello scritto dagli umani.

Anche la produttività nelle posizioni non tecniche è migliorata. Il rapporto indica che i rappresentanti vendita hanno aumentato il numero di transazioni clienti completate dopo aver adottato gli agenti. Un responsabile clienti ha stimato che Claude automatizza circa il 20% dei compiti ricorrenti, tra cui la stesura di email e l’utilizzo dei sistemi di gestione clienti.

Un altro intervistato ha dichiarato che il tempo liberato dall’automazione gli ha permesso di incrementare del 30% il numero di incontri con i clienti.

Da esecutori a gestori di agenti

L’aumento del numero di agenti e i miglioramenti di produttività non hanno liberato i dipendenti dal lavoro. Al contrario, l’attenzione umana sta progressivamente diventando il collo di bottiglia per l’output degli agenti.

Il rapporto mostra che, nelle conversazioni interattive, gli agenti trascorrono circa l’80% del tempo in attesa, necessitando dell’intervento umano per impartire comandi, confermare i risultati o indicare i passi successivi.

Il team di ricerca ha inoltre convertito i token generati dagli agenti in tempo di lettura, basandosi sulla velocità media di lettura di una persona comune. I risultati mostrano che i contenuti generati nelle sessioni interattive con Claude nei reparti non tecnici occupano una porzione significativa del tempo lavorativo settimanale dei dipendenti. Leggere ed elaborare i contenuti generati dall’IA è diventato un carico di lavoro non trascurabile.

Leggere solo l’output di Claude equivale a un carico di lavoro a tempo pieno

In risposta a questo cambiamento, i dipendenti hanno progressivamente adottato un nuovo modo di lavorare. Il rapporto definisce questa attività «lavoro metacognitivo», ossia attività di gestione incentrate sugli agenti: sviluppo di strumenti di gestione, redazione di istruzioni permanenti, progettazione di dashboard di monitoraggio e organizzazione di revisioni incrociate tra agenti diversi. Il fulcro di questo tipo di lavoro non è più l’esecuzione diretta di compiti specifici, bensì la progettazione e la gestione dei processi attraverso cui l’IA svolge i compiti.

Dati correlati documentano tale transizione. Nell’autunno 2025, il «lavoro metacognitivo» rappresentava circa il 10% delle sessioni interattive con Claude da parte dei dipendenti; nella primavera 2026, tale percentuale è salita al 22%. La crescita è dovuta principalmente ad attività di gestione degli agenti, quali la stesura di specifiche per sistemi multi-agente, l’organizzazione di revisioni incrociate tra agenti e il monitoraggio dello stato operativo dei flussi di lavoro.

I dipendenti Anthropic gestiscono sempre più gli agenti anziché svolgere direttamente i compiti

I cambiamenti nei metodi di lavoro si riflettono anche nei criteri di assunzione.

Il team di ricerca ha condotto un’analisi automatizzata del codice sui punteggi degli intervistati tra migliaia di dipendenti Anthropic dal 2024 e ha riscontrato che la percentuale di valutazioni che menzionano la capacità di utilizzare strumenti IA nelle posizioni tecniche è aumentata dal 5% al 15%, mentre in quelle non tecniche è salita dal 7% al 28%.

Contemporaneamente, anche i criteri di valutazione per le assunzioni sono mutati. Nelle posizioni tecniche, autonomia e capacità di giudizio sono diventate dimensioni di valutazione in rapida crescita, mentre il peso dell’esperienza settoriale è relativamente diminuito; nelle posizioni non tecniche, cresce l’enfasi su consapevolezza del cliente e orientamento alla missione, mentre cala la discussione sulle competenze esecutive. Un responsabile delle assunzioni ha affermato di attendersi che le capacità dei modelli varieranno ancora tra i diversi ambiti, quindi auspica che i membri del team possano passare con flessibilità tra aree diverse.

Un caso riportato nel rapporto illustra proprio questo cambiamento.

Nel marzo 2026, un team di design di Anthropic incaricato di redigere messaggi di benvenuto per il prodotto Claude.ai ha sviluppato un sistema di mappatura contestuale, guidando gli agenti nella generazione di testi promozionali e ampliando così la capacità produttiva del team. Successivamente, il team si è spostato sull’ingegneria dei prompt per agenti, assumendosi la responsabilità di redigere contenuti e prompt per la valutazione dei modelli.

Il rapporto riassume così: chi un tempo influenzava il comportamento umano attraverso il linguaggio ora comincia a influenzare il comportamento di Claude con lo stesso mezzo. In altri termini, i titoli professionali e le denominazioni non sono cambiati, ma il cuore del lavoro potrebbe esserlo.

Sfide per i ruoli entry-level

Il caso di Anthropic illustra l’impatto dell’IA sulle strutture occupazionali. Come una delle aziende leader nelle applicazioni dell’IA, i cambiamenti in atto al suo interno offrono un termine di paragone per osservare potenziali trasformazioni future in altri settori.

Attualmente, l’impatto dell’IA sull’occupazione si manifesta innanzitutto nel lavoro cognitivo entry-level: ruoli come programmatori junior, analisti alle prime armi, operatori di primo livello nel servizio clienti, copywriter principianti e addetti finanziari junior — tradizionalmente i primi passi dei neolaureati nel mondo del lavoro — stanno progressivamente subendo l’influenza dell’IA.

Le problematiche generate da questo mutamento non riguardano soltanto il numero di posti disponibili. I ruoli entry-level sono infatti fondamentali anche come punto di partenza per accumulare esperienza, apprendere i processi aziendali e crescere professionalmente. Con il loro restringimento, diminuiscono anche le opportunità per i giovani di trovare il primo impiego e acquisire competenze pratiche. Se le aziende sposteranno progressivamente i propri requisiti verso capacità quali l’uso strumentale dell’IA, il giudizio critico e l’autonomia decisionale, emergerà la sfida di stabilire a quale stadio e con quali strumenti tali competenze debbano essere acquisite.

Il rapporto illustra alcune misure adottabili dalle aziende:

In primo luogo, tramite un ampio meccanismo di condivisione degli utili, permettere ai dipendenti di beneficiare dei miglioramenti di produttività generati dall’IA. Quando questi dovranno gestire agenti e assumersi maggiori responsabilità decisionali, allineare gli interessi individuali a quelli organizzativi diventa ancora più cruciale.

In secondo luogo, istituire un sistema di allerta precoce per monitorare costantemente l’impatto dell’IA su diversi ruoli e pianificare anticipatamente il reinserimento interno dei dipendenti interessati.

In terzo luogo, rafforzare i meccanismi di mobilità interna: anziché spingere i dipendenti direttamente sul mercato del lavoro esterno, aiutarli a transitarne verso nuove aree operative man mano che i compiti esistenti vengono automatizzati.

Tuttavia, le misure interne alle aziende non bastano a risolvere questioni sociali più ampie. Come azienda all’avanguardia nell’IA, Anthropic può offrire ai propri dipendenti meccanismi di reinserimento e condivisione dei benefici. Per la maggior parte delle aziende tradizionali e dei loro lavoratori, però, tali risorse e accordi istituzionali potrebbero non esistere. Chi aiuterà queste aziende a identificare i mutamenti nei ruoli? Chi sosterrà i costi della riqualificazione professionale? Questi interrogativi vanno oltre la portata della risposta di una singola impresa.

Alla fine del rapporto spicca una frase: «Una forza lavoro ansiosa e preoccupata non è una forza lavoro che darà il meglio di sé».

Questa affermazione ricorda che l’impatto dell’IA sull’occupazione non è solo economico, ma anche psicologico e sociale.

Con la definizione di lavoro in rapida evoluzione, con barriere d’ingresso sempre più elevate e con la necessità costante di dimostrare di non essere sostituibili dall’IA, questa incertezza persistente può diventare un peso psicologico collettivo diffuso.

Gli esperimenti di Anthropic sono ancora in corso. Le capacità degli agenti migliorano continuamente, le applicazioni aumentano progressivamente e la divisione del lavoro tra esseri umani e IA si ridefinisce senza sosta. La forma finale di questa trasformazione resta ancora incerta, ma una cosa è certa: i posti di lavoro potrebbero non scomparire, ma significato, soglie di accesso e gerarchie di valore del lavoro stanno venendo riscritti.