Anthropic опубликовала внутренний отчёт о занятости: рабочее время интеллектуальных агентов достигло шестикратного по сравнению с людьми — наступила «Эпоха мета-работы»
Tapbit Wire16 октября по местному времени в США Anthropic опубликовала внутренний исследовательский отчёт о структуре персонала — «Как меняется занятость в Anthropic».
Исследование основано на внутренних кадровых записях Anthropic, телеметрии использования ИИ, метриках производительности сотрудников, опросах персонала, записях внутренней переписки, календарных данных и карточках оценки решений при найме, а также на 17 углублённых интервью с сотрудниками; в нём системно анализируются изменения в содержании работы, структуре набора персонала и спросе на труд после глубокого внедрения ИИ в компании.
В отчёте представлены четыре ключевых вывода:
Во-первых, доля набора младших технических специалистов в Anthropic значительно сократилась — с 27 % в начале 2025 г. до 9 % в 2026 г. При этом общий масштаб занятости компании продолжает расти: давление приходится на младшие позиции, а не на общее число вакансий.
Во-вторых, рабочее время ИИ-агентов стремительно растёт. По состоянию на август 2026 г. рабочее время интерактивных агентов, напрямую управляемых сотрудниками Anthropic, достигло шестикратного по сравнению с человеком-оператором. В ряде позиций выросла производительность, а исследовательская группа дополнительно оценила самостоятельный вклад ИИ методом сравнительного анализа.
В-третьих, содержание работы сотрудников претерпевает структурные изменения: от прямого выполнения задач — к созданию инструментов, контролю рабочих процессов и управлению агентами. Внимание человека становится новым узким местом, а критерии найма смещаются от предметной экспертизы к автономии и способности к принятию решений.
В-четвёртых, Anthropic начала внедрять системы раннего предупреждения и внутренние механизмы распределения персонала. Однако в отчёте отмечается, что корпоративные меры пока недостаточны для решения более широких социальных проблем, таких как сокращение младших позиций.
Будучи одной из ведущих компаний в области применения ИИ, эти внутренние изменения в Anthropic служат примером того, как ИИ может повлиять на методы работы и потребности в найме других компаний.
Сокращение набора младших специалистов
Наиболее показательным данными отчёта стало резкое снижение доли набора младших технических специалистов.
С начала 2025 г. доля младших сотрудников в техническом департаменте Anthropic снизилась с 21 % до 14 %, а доля вакансий для младших технических специалистов — с 27 % до 9 %. После декабря 2025 г. особенно заметно сократилось число объявлений о найме на младшие позиции.
Снижение набора младших технических специалистов в Anthropic
Это изменение не связано со сжатием компании. Напротив, за последний год Anthropic выросла в три раза, а абсолютное число технических позиций продолжает увеличиваться. Реальное изменение — в структуре найма: новые позиции сосредоточены преимущественно на среднем, старшем и экспертном уровнях, тогда как младшие позиции явно сократились.
Обсуждения спроса на младшие позиции впервые возникли в январе 2026 г. в основном техническом департаменте.
Некоторые команды, активно использующие Claude, обнаружили, что рутинные инженерные задачи — например, базовое программирование и проверка ошибок — всё чаще могут выполняться моделями. Особенно заметно влияние на позиции в области инженерии производительности. Один из респондентов отметил, что это изменило потребности команды в персонале практически мгновенно.
На позициях с высокой сложностью, где используется Claude, рост числа начинающих сотрудников происходит медленнее
К апрелю 2026 г. инженерные и исследовательские команды начали систематически снижать приоритет найма на младшие позиции. Внутренний опрос того месяца показал, что около трети руководителей групп машинного обучения и пятая часть руководителей групп разработки ПО сообщили о сокращении найма из-за использования ИИ.
Младшие позиции страдают первыми — это связано со спецификой таких работ.
Работа начинающего специалиста обычно характеризуется чёткими правилами и высокой степенью исполнения — именно такие задачи современные большие языковые модели решают особенно эффективно. Задачи программирования, обработки данных, организации документов и поддержки клиентов уже затронуты ИИ в той или иной степени, а способность моделей выполнять их продолжает улучшаться.
По мере того как возможности моделей каждые несколько месяцев резко возрастают, первыми могут быть вытеснены позиции с «нижнего конца» профессиональной лестницы.
Схожие тенденции наблюдаются и в нетехнических отделах. Обычно при расширении компании увеличивается и штат вспомогательных подразделений — административного, финансового, кадрового. Однако в Anthropic использование ассистентов-агентов, автоматизированных проверок и внешних служб обработки обращений позволило сохранить компактный штат офисных сотрудников даже при стремительном росте компании.
Администратор разработал персонального ассистента-агента для управления расписанием и классификации электронной почты и отметил, что команда уже прошла этап усиления младших административных позиций с помощью Claude, а фокус работы сместился на координацию и планирование более высокого уровня.
Рабочие часы агентов достигли шестикратного объёма часов сотрудников
За изменениями в структуре найма стоит стремительное распространение агентов внутри компании.
В марте 2026 г. суммарные рабочие часы двух типов ИИ-агентов — автономных и тех, которыми напрямую управляют сотрудники — впервые превысили рабочие часы людей. С тех пор часы агентов продолжают расти. К августу этого года рабочие часы интерактивных агентов, управляемых сотрудниками, достигли шестикратного объёма часов людей.
Рабочие часы агентов превысили часы людей
В сфере разработки ПО развернуто большое количество агентов, выполняющих такие задачи, как генерация тест-кейсов, проверка кода, обслуживание инфраструктуры и миграция кодовой базы. Эти данные не включают полностью автономные кластеры агентов. Для отдельных инженеров это означает возможность одновременно запускать несколько агентов для непрерывного выполнения задач и последующего анализа их результатов. Работа инженеров постепенно смещается от самостоятельного написания кода к распределению задач и проверке результатов.
Изменения в производительности также отражены в конкретных цифрах. В отчёте указано, что среднее число коммитов на одного инженера за шесть месяцев выросло в пять раз, объём обрабатываемых запросов у специалистов по данным значительно увеличился, а выпуск продукции нетехническими подразделениями — юристами, сотрудниками отдела расчетов и отдела продаж — также вырос.
Производительность сотрудников резко выросла после внедрения технологий ИИ в нескольких функциональных подразделениях Anthropic
Чтобы исключить влияние факторов, таких как рост бизнеса, исследовательская группа применила метод сравнительного анализа: отслеживались 192 инженера, внедривших агентов для программирования, и 74 инженера, ещё не начавших их использовать (контрольная группа); оценка проводилась с учётом фиксированных эффектов по индивидуумам и месяцам.
Результаты показали, что после внедрения агентов для программирования у инженеров наблюдался статистически значимый рост объёма коммитов.
Инженеры Anthropic зафиксировали рост производительности после внедрения агентов для программирования; доля откатов ИИ-кода не отличалась существенно от таковой у кода, написанного вручную
В отчёте также анализировался вопрос о том, будет ли ИИ генерировать некачественный код.
Команда исследователей сравнила код, сгенерированный агентами напрямую, и код, написанный тем же сотрудником вручную в тот же месяц и в той же директории, используя долю удалённого или откатываемого кода в течение 90 дней как метрику качества. Результаты показали статистически незначимую разницу в качестве кода между двумя группами. По показателю откатов ИИ-код демонстрирует сопоставимость с человеческим.
Производительность в нетехнических ролях также выросла. В отчёте указано, что менеджеры по продажам увеличили число завершённых клиентских сделок после внедрения агентов. Один руководитель клиентов оценил, что Claude автоматизировал около 20% рутинной работы, включая составление писем и работу с CRM.
Другой респондент отметил, что высвободившееся время позволило увеличить объём встреч с клиентами на 30%.
От исполнителей — к управляющим агентами
Рост числа агентов и повышение производительности не освободили сотрудников от работы. Напротив, человеческое внимание постепенно становится узким местом для выхода агентов.
Согласно отчёту, в интерактивных диалогах агенты проводят около 80% времени в состоянии ожидания: им требуются команды от человека, подтверждение результатов или указания следующих шагов.
Исследователи также перевели токены, сгенерированные агентами, в эквивалентное время чтения, исходя из средней скорости чтения обычных людей. Результаты показали, что контент, создаваемый в интерактивных сессиях Claude в нетехнических отделах, занимает значительную часть рабочего времени сотрудников в неделю. Само чтение и обработка ИИ-контента уже стало заметной нагрузкой.
Только чтение вывода Claude эквивалентно полной занятости
В ответ на эти изменения сотрудники постепенно формируют новый стиль работы. Отчёт называет его «мета-работой» — это управление агентами: создание инструментов управления, написание постоянных инструкций, проектирование панелей мониторинга и организация перекрёстных проверок между агентами. Суть такой работы — не прямое выполнение задач, а проектирование и управление процессами, посредством которых ИИ решает задачи.
Соответствующие данные фиксируют этот переход. Осенью 2025 года «мета-работа» составляла около 10% интерактивных сессий Claude сотрудников. К весне 2026 года эта доля выросла до 22%. Рост обусловлен в основном деятельностью по управлению агентами: написанием спецификаций для многоагентных систем, организацией перекрёстных проверок и мониторингом состояния рабочих процессов.
Сотрудники Anthropic всё чаще управляют агентами, а не выполняют задачи самостоятельно
Изменения в методах работы отражаются и в критериях найма.
Исследовательская группа провела автоматический анализ кода в анкетах тысяч сотрудников Anthropic с 2024 года и выяснила, что доля оценок, упоминающих умение работать с ИИ-инструментами, в технических ролях выросла с ~5% до ~15%, а в нетехнических — с ~7% до ~28%.
Одновременно сместились и акценты в оценке при найме. В технических ролях быстро растёт значимость автономии и суждений, тогда как вес предметной экспертизы относительно снижается; в нетехнических ролях усиливается акцент на клиентоориентированности и ориентации на миссию, а вопросы исполнительских навыков обсуждаются реже. Руководитель подбора отметил, что возможности моделей будут по-прежнему различаться в разных областях, поэтому он ожидает от членов команды гибкости при переходе между ними.
Пример в отчёте также иллюстрирует эти изменения.
Весной 2026 года команда дизайнеров Anthropic, отвечающая за создание приветствий для продукта Claude.ai, разработала систему контекстного сопоставления, направляющую агентов при генерации рекламных текстов и тем самым расширяющую производственные возможности команды. Позднее команда перешла к инженерии промптов для агентов, взяв на себя ответственность за написание материалов для оценки моделей и промптов.
В отчёте резюмировано следующее: писатели, которые раньше влияли на поведение людей посредством языка, теперь начинают влиять на поведение Claude с помощью языка. Иными словами, названия должностей и внешние оболочки остались прежними, но суть их работы, возможно, изменилась.
Вызовы для начинающих специалистов
Случай Anthropic демонстрирует влияние ИИ на структуру занятости. Как одна из ведущих компаний в области применения ИИ, внутренние изменения в ней служат ориентиром для прогнозирования потенциальных трансформаций в других отраслях.
Сейчас влияние ИИ на занятость проявляется в первую очередь в сфере начального когнитивного труда. Должности младших программистов, аналитиков-новичков, операторов линии поддержки, авторов базовых текстов и младших сотрудников финансовых отделов — традиционные «точки входа» для выпускников вузов — всё чаще замещаются ИИ.
Проблемы, порождаемые этими изменениями, выходят за рамки сокращения числа вакансий. Начальные позиции также важны как отправная точка для накопления опыта, освоения бизнес-процессов и профессионального роста. Сужение этого уровня может снизить шансы молодёжи устроиться на первую работу и получить практические навыки. Если компании будут постепенно предъявлять к новичкам повышенные требования по владению ИИ-инструментами, способности принимать решения и самостоятельности, то возникает вопрос: на каком этапе и каким образом следует формировать эти компетенции?
В отчёте рассматриваются несколько мер, которые могут принять компании:
Во-первых, внедрение широкой системы распределения акций, позволяющей сотрудникам участвовать в выгоде от роста производительности благодаря ИИ. Когда сотрудникам приходится управлять агентами и брать на себя больше решений, согласование личных интересов с целями организации становится особенно важным.
Во-вторых, создание системы раннего предупреждения для постоянного мониторинга влияния ИИ на различные должности и заблаговременного планирования внутреннего перевода затронутых сотрудников.
В-третьих, усиление механизмов внутренней мобильности. Вместо того чтобы выводить сотрудников на внешний рынок труда, им следует помогать переходить в новые области деятельности по мере автоматизации текущих задач.
Однако внутренние меры компаний недостаточны для решения более широких социальных проблем. Будучи передовой ИИ-компанией, Anthropic может обеспечить своим сотрудникам внутренний перевод и механизмы совместного получения выгоды. Для большинства традиционных отраслей и их работников такие ресурсы и институциональные решения могут быть недоступны. Кто поможет этим компаниям выявить изменения в должностных обязанностях? Кто покроет расходы на переобучение сотрудников? Эти вопросы выходят за рамки возможностей одной компании.
В конце отчёта приводится примечательная фраза: «Работники, испытывающие тревогу и беспокойство, не смогут проявить свои лучшие качества».
Эта фраза напоминает, что влияние ИИ на занятость — не только экономическая, но и психологическая, и социальная проблема.
По мере стремительного изменения понятия «работа», роста входных барьеров и необходимости постоянно доказывать, что тебя не заменит ИИ, сама эта неопределённость становится распространённой социально-психологической нагрузкой.
Эксперименты Anthropic продолжаются. Возможности агентов постоянно растут, число применений увеличивается, а разделение труда между человеком и ИИ меняется. Окончательная форма этой трансформации пока неясна, но одно очевидно: рабочие места могут не исчезнуть, однако смысл, пороги доступа и ценность работы переписываются заново.
