16 октября Anthropic опубликовала технический отчёт How employment is changing at Anthropic («Как меняется занятость в Anthropic»). Его написали четыре исследователя Anthropic Institute. Они использовали собственные данные компании об агентах, коде, найме и интервью с сотрудниками, чтобы показать, что происходит с работой в организации, которая пользуется AI-агентами активнее почти всех остальных.

Агенты уже работают больше часов, чем люди

Исследователи сравнивают две величины. Рабочее время агента — это время, когда он действительно работает, включая генерацию ответа и вызовы инструментов; ожидание дольше 30 минут не учитывается. Рабочее время людей — численность сотрудников, умноженная на 40 часов в неделю. По этому подсчёту часы автономных и интерактивных агентов вместе впервые превысили часы людей в марте 2026 года.

Главная цифра отчёта считается уже. Если брать только интерактивные сессии, которые сотрудники сами запускают и ведут, вместе с их субагентами, то к августу агенты работали примерно в шесть раз больше часов, чем управляющие ими люди. Кроме того, около 80% времени сессии Claude уходит на ожидание ответа от человека.

Меньше младших специалистов, другие критерии найма

С начала 2025 года доля младших специалистов в технических отделах снизилась с 21% до 14%. Среди новых технических наймов доля младших упала с 27% до 9%. Вакансий для младших особенно резко стало меньше после декабря 2025 года. При этом за последний год компания выросла втрое, так что в абсолютных числах технический найм всё равно увеличился.

В опросе апреля 2026 года большинство руководителей сказали, что из-за AI ищут у кандидатов другие навыки. Около трети руководителей в машинном обучении и пятая часть руководителей в разработке ПО ответили, что из-за AI нанимают меньше. Автоматический анализ оценочных листов собеседований показал, что с 2024 года упоминания о творческом использовании AI-инструментов кандидатами выросли примерно втрое для технических ролей и вчетверо для остальных. У технических кандидатов сильнее всего выросло число отзывов о самостоятельности и умении принимать решения, а отзывов о профильной экспертизе стало меньше.

Оговорки

Это Anthropic изучает саму себя, и авторы прямо говорят об ограничениях. Anthropic — необычная компания, и многие её практики, предупреждают они, нельзя перенести на экономику в целом. Инструменты внедрялись не случайно: инженеры, планировавшие крупные проекты, могли взять агентов именно под них, а быстрый рост бизнеса сам по себе мог увеличивать результаты. Часть показателей получена автоматической классификацией, и выводы описывают корреляции, а не доказанное влияние AI. Авторы также пишут, что AI может вытеснять работников, и призывают к государственной политике переобучения и поддержки доходов.

Что это значит, если вы осваиваете AI-инструменты

Anthropic теперь ищет те навыки, которых у агентов нет: ставить ясную цель, работать самостоятельно и оценивать результат. Чтобы их развить, тренируйтесь передавать агенту задачу целиком — например, Claude Code — и проверять, что он вернул, а не только задавать вопросы чат-боту. Для задач, не связанных с кодом, ассистент вроде Claude — более безопасное место, чтобы научиться ставить AI задачу, проверять ответ и исправлять его. Данные самого отчёта это подтверждают: большую часть сессии агенты ждут человека, поэтому понимать, что просить и как проверять, — по-прежнему работа человека.