ИИ в разработке: Anthropic изучила влияние на инженеров
Anthropic опубликовала большое внутреннее исследование о том, как ИИ меняет работу инженеров — на этот раз не в теории, а на собственном примере.
Летом 2025 года команда собрала данные по 132 инженерам и исследователям, провела 53 глубинных интервью и проанализировала около 200 000 логов Claude Code за два периода с разницей в полгода. Это не срез по индустрии, а взгляд изнутри компании, которая сама разрабатывает ИИ и имеет к нему ранний доступ, и в статье это честно оговаривается.
Год назад сотрудники оценивали своё использование Claude примерно в 28% ежедневной работы и +20% к продуктивности. Сейчас цифры другие: Claude присутствует уже в ~59–60% задач, а средний субъективный прирост продуктивности — около +50%. Внутренние метрики это подтверждают: число смёрженных пулл-реквестов на инженера в день выросло примерно на 67%.
При этом 14% респондентов описывают свой прирост как 2× и больше — внутри компании их называют «power users».
Важно, что ИИ не просто ускоряет то, что и так делалось. По оценке сотрудников, 27% работы с участием Claude — это задачи, которые вообще не дошли бы до реализации без ассистента: мелкие утилиты, «приятные, но необязательные» улучшения, дашборды, документация, дополнительные тесты, рефакторинг и устранение «papercuts» в кодовой базе. В логах Claude Code видно, что около 8,6% всех задач — как раз такие небольшие улучшения, которые обычно откладывают до бесконечности.
По опросу, чаще всего Claude используют для:
отладки — 55% респондентов делают это ежедневно;
понимания и объяснения существующего кода — 42% ежедневно;
реализации новых фич — 37% ежедневно.
Фронтенд, data science и высокоуровневый дизайн/планирование встречаются реже, но именно доля дизайна/планирования и «имплементации новых фич» за полгода выросла сильнее всего. Доля задач по внедрению новых фич выросла с 14,3% до 36,9% всех сессий, а дизайн и планирование кода — с 1% до 9,9%.
Параллельно выросла оценка сложности задач и почти вдвое увеличилась максимальная длина цепочки автономных действий Claude Code. Количество человеческих реплик в сессии сократилось примерно на треть. Это говорит об увеличении автономии ассистента и доли более сложной работы, которую ему доверяют.
Несмотря на широкое использование ИИ, более половины опрошенных говорят, что могут «полностью делегировать» Claude только 0–20% своей работы. Ассистенту отдают задачи, которые легко проверить, низко-рискованные, рутинные, находятся немного за пределами основной экспертизы или где проще написать промпт, чем разбираться в хаосе.
Высокоуровневую архитектуру, стратегию и задачи, сильно завязанные на доменный контекст, инженеры в основном оставляют себе. Но эта граница постоянно меняется: по мере усиления моделей в эти области тоже начинают подтягивать ИИ.
Один из заметных эффектов — расширение зоны компетенций. Claude позволяет инженерам выходить за пределы своего привычного стека. Бэкендеры собирают фронтовые интерфейсы, исследователи строят визуализации, нетехнические сотрудники чинят git и пишут скрипты.
Но есть опасение, что глубокие навыки будут постепенно «ржаветь». Если ассистент сразу ведёт к месту бага, вы меньше читаете код и документацию. Часть инженеров специально вводят сессии «без Claude», чтобы не терять форму.
В статье обсуждается «парадокс надзора»: эффективное использование ИИ требует тех самых навыков, которые при чрезмерной делегации могут ослабевать.
Отдельный блок — про изменение коммуникаций в командах. Claude стал первой точкой контакта для большого числа вопросов, которые раньше шли к коллегам. Это снижает социальные издержки, но страдает неформальное менторство.
На уровне роли разработчика всё больше людей описывают себя как «менеджеров ИИ-агентов». У некоторых большую часть дня открыто несколько сессий Claude, а основной вклад — постановка задач, оркестрация и ответственность за результат.
Краткосрочно настроения оптимистичные, но в долгосрочном горизонте картина менее определённая. В цитатах фигурирует и «кажется, я помогаю автоматизировать свою работу», и «в какой момент эти системы сделают меня лишним?». Стратегии адаптации разные: специализация на надзоре за ИИ, уход в продукт/менеджмент, ставка на адаптивность.
Авторы честно отмечают ограничения исследования: выборка нерепрезентативна, есть риск предвзятости, продуктивность меряется в основном по самоотчётам. Тем не менее, исследование даёт плотную и честную картину того, как меняется работа разработчиков, когда ИИ становится обязательным инструментом.
Источник: anthropic.com
