Всем привет!
Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь полезными материалами, которые считаю стоят внимания. В основном про AI, изменение процессов, тренды и продуктовое видение.
У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.
Сегодняшний перевод — Anthropic Economic Index: AI’s Impact on Software Development
Рабочие места, связанные с компьютерным программированием, составляют небольшой сектор современной экономики, но оказывают значительное влияние. За последние пару лет они радикально изменились с появлением систем ИИ, которые могут помогать и автоматизировать значительную часть работы по написанию кода.
В нашем предыдущем исследовании экономического индекса мы обнаружили непропорционально высокое использование Claude работниками США в компьютерных профессиях: количество разговоров с Claude о задачах, связанных с компьютерами, значительно превышало прогнозируемое число, исходя из количества людей, работающих в соответствующих профессиях. То же самое наблюдается и в образовательном контексте: специальности по информатике, которые включают большое количество программирования, демонстрируют непропорционально высокое использование ИИ.
Чтобы более детально понять эти изменения, мы провели анализ 500 000 взаимодействий, связанных с программированием, на платформах Claude.ai (стандартный способ, которым большинство людей взаимодействуют с Claude) и Claude Code (наш новый специализированный "агент" для программирования, который может самостоятельно выполнять цепочки сложных задач с использованием различных цифровых инструментов).
Мы обнаружили три ключевых закономерности:
Агент для программирования используется для большей автоматизации. 79% разговоров на Claude Code были определены как "автоматизация" — где ИИ напрямую выполняет задачи — а не "дополнение", где ИИ сотрудничает с пользователем и расширяет человеческие возможности (21%). Для сравнения, только 49% разговоров в Claude.ai были классифицированы как автоматизация. Это может означать, что по мере распространения ИИ-агентов и создания новых агентных продуктов на базе ИИ, следует ожидать большей автоматизации задач.
Программисты часто используют ИИ для создания приложений для конечных пользователей. Языки веб-разработки, такие как JavaScript и HTML, были наиболее распространенными языками программирования в нашем наборе данных, а задачи по пользовательскому интерфейсу и пользовательскому опыту входили в число основных сценариев использования программирования. Это предполагает, что профессии, сосредоточенные на создании простых приложений и пользовательских интерфейсов, могут столкнуться с нарушениями от систем ИИ раньше, чем те, которые сосредоточены исключительно на серверной части.
Стартапы являются основными ранними пользователями Claude Code, в то время как крупные предприятия отстают. В предварительном анализе мы оценили, что 33% разговоров в Claude Code касались работы со стартапами, по сравнению с лишь 13%, идентифицированными как применения для крупных предприятий. Этот разрыв в адаптации указывает на разделение между более гибкими организациями, использующими передовые инструменты ИИ, и традиционными предприятиями.
Как мы анализировали разговоры в Claude Code и Claude.ai
Мы проанализировали в общей сложности 500 000 взаимодействий с Claude (разделенных между Claude Code и Claude.ai¹) с использованием нашего инструмента анализа с сохранением конфиденциальности, который преобразует пользовательские разговоры в обобщенные, анонимизированные выводы. Здесь мы использовали его для определения темы разговора (например, "разработка компонентов UI/UX") или — как мы объясним ниже — для категоризации разговора как фокусирующегося на "дополнении" или "автоматизации".
Как разработчики взаимодействуют с Claude?
В наших предыдущих отчетах экономического индекса мы разделяли "автоматизацию", когда ИИ напрямую выполняет задачи, и "дополнение", когда ИИ сотрудничает с пользователем для выполнения задачи. Здесь мы обнаружили, что Claude Code показал значительно более высокие показатели автоматизации — 79% разговоров включали некоторую форму автоматизации по сравнению с 49% в Claude.ai.
Мы также разделили автоматизацию и дополнение на несколько подтипов (как обсуждалось в нашей предыдущей работе). Паттерны "цикла обратной связи", когда Claude выполняет задачи автономно, но с помощью человеческой валидации (например, когда пользователь отправляет обратно Claude любые ошибки), были почти вдвое более распространены в Claude Code (35,8% взаимодействий) по сравнению с Claude.ai (21,3%). "Директивные" разговоры, когда Claude выполнял задачи с минимальным взаимодействием пользователя, также были выше в Claude Code (43,8%, против 27,5% в Claude.ai). Все паттерны дополнения, включая "Обучение", когда пользователь получает знания от модели ИИ, были существенно ниже в Claude Code, чем в Claude.ai.
Эти результаты иллюстрируют различия между специализированными агентами, ориентированными на программирование (в данном случае Claude Code), и более "стандартным" способом взаимодействия пользователей с большими языковыми моделями (т.е. через интерфейс чат-бота, такой как Claude.ai). По мере выпуска более агентных продуктов мы можем увидеть изменения в способах интеграции ИИ в рабочие места людей. По крайней мере, в случае программирования это может включать большую автоматизацию задач.
Это поднимает вопросы о том, в какой степени разработчики все еще будут вовлечены по мере того, как использование ИИ станет более распространенным. Важно отметить, что наши результаты показывают, что даже при автоматизации люди по-прежнему очень часто вовлечены: взаимодействия по "циклу обратной связи" все еще требуют ввода пользователя (даже если этот ввод просто состоит в копировании сообщений об ошибках обратно в Claude). Но вовсе не обязательно, что эта модель сохранится в будущем, когда более способные агентные системы, вероятно, будут требовать все меньше пользовательского ввода.
Что разработчики создают с помощью Claude?
В целом, мы обнаружили, что разработчики обычно используют Claude для создания пользовательских интерфейсов и интерактивных элементов для веб-сайтов и мобильных приложений. Хотя ни один язык не доминировал, преимущественно ориентированные на веб-разработку языки JavaScript и TypeScript вместе составили 31% всех запросов, а HTML² и CSS (другие языки для кода, ориентированного на пользователя) вместе добавили еще 28%.
Проценты представляют общие проценты задач, связанных с программированием, на обеих платформах. Поскольку Claude Code и Claude.ai имеют одинаковый вес, части полос, соответствующие каждой из платформ, представляют половину использования этой платформы.
Языки разработки бэкенда (используемые для внутренней логики, баз данных и инфраструктуры, а также разработки API и ИИ) также были представлены: в частности, Python составил 14% запросов. Однако Python выполняет двойную функцию — как для разработки бэкенда, так и для анализа данных. В сочетании с SQL (еще одним языком, ориентированным на данные, составляющим 6% запросов), эти языки, вероятно, включали множество приложений для науки о данных и аналитики помимо традиционной разработки бэкенда.
Проценты использования языков программирования представляют общие проценты на обеих платформах. Поскольку Claude Code и Claude.ai имеют одинаковый вес, части полос, соответствующие каждой из платформ, представляют половину использования этой платформы.
Эти тенденции далее распространяются на типы распространенных задач программирования с участием Claude. Две из пяти основных задач были сосредоточены на разработке приложений, ориентированных на пользователя: "Разработка компонентов UI/UX" и "Разработка веб- и мобильных приложений" составили соответственно 12% и 8% разговоров. Такие задачи все больше поддаются явлению, известному как "vibe coding" ("программирование по настроению") — когда разработчики разного уровня опыта описывают свои желаемые результаты на естественном языке и позволяют ИИ брать на себя детали реализации.
Разговоры, связанные с более общими задачами, такими как "Архитектура программного обеспечения и дизайн кода" и "Отладка и оптимизация производительности", также были высоко представлены как в Claude.ai, так и в Claude Code.
Предположительно, эти выводы указывают на то, что профессии, сосредоточенные на создании простых приложений и пользовательских интерфейсов, могут столкнуться с более ранним нарушением от систем ИИ, если растущие возможности приведут к тому, что "программирование по настроению" станет более распространенным рабочим процессом. По мере того как ИИ все больше занимается созданием компонентов и стилей, эти разработчики могут переключиться на работу более высокого уровня по дизайну и пользовательскому опыту.
Кто использует Claude для программирования?
Мы также проанализировали, какие группы разработчиков могут использовать Claude. Мы использовали нашу систему анализа для определения типа проекта (например, личный проект или проект, выполняемый для стартапа), который лучше всего описывает взаимодействия пользователей, связанные с программированием. Поскольку мы не знаем реальный контекст, в котором использовались ответы Claude, эти анализы основаны на неопределенных выводах из неполных данных. Поэтому мы рассматриваем эти выводы как более предварительные, чем описанные выше.
Стартапы, по-видимому, являются основными ранними пользователями Claude Code, а внедрение на предприятиях отстает. Работа со стартапами составила 32,9% разговоров в Claude Code (почти на 20% выше, чем их использование Claude.ai), в то время как работа на предприятиях составила только 23,8% разговоров в Claude Code (немного ниже их доли в 25,9% в Claude.ai³).
Кроме того, использование студентами, академическими работниками, создателями личных проектов и пользователями учебных пособий/обучения в совокупности составляет половину взаимодействий на обеих платформах. Другими словами, отдельные лица — не только бизнес — являются значительными пользователями инструментов для помощи в программировании.
Эти схемы внедрения отражают прошлые технологические сдвиги, когда стартапы используют новые инструменты для конкурентного преимущества, в то время как устоявшиеся организации действуют более осторожно и часто имеют детальные проверки безопасности перед принятием новых инструментов в масштабах всей компании. Общее назначение ИИ может ускорить эту динамику: если агенты ИИ обеспечивают значительный прирост производительности, разрыв между ранними и поздними пользователями может перерасти в существенные конкурентные преимущества.
Ограничения
Наш анализ основан на реальном использовании ИИ — на том, как разработчики фактически используют Claude в своих рабочих процессах. Хотя этот подход придает нашим выводам практическую значимость, он также имеет неотъемлемые ограничения. К ним относятся:
Мы анализировали данные только из Claude.ai и Claude Code. Мы исключили использование Team, Enterprise и API, которые могут показывать различные паттерны, особенно в профессиональных условиях;
Граница между автоматизацией и дополнением становится все более размытой с агентными инструментами, такими как Claude Code. Например, паттерн "Цикл обратной связи" качественно отличается от традиционной автоматизации, поскольку все еще требует наблюдения и ввода пользователя. Вероятно, нам потребуется расширить структуру автоматизации/дополнения, чтобы учесть новые агентные возможности;
Наша категоризация того, кто использует Claude для программирования, основывалась на выводах из ограниченного контекста. При категоризации разговоров как работы для "стартапа" или "предприятия", или "личных" или "академических" проектов, наш инструмент анализа делал обоснованные предположения на основе неполной информации. Некоторые классификации, следовательно, могут быть неверными. Кроме того, мы включили опцию "Не удалось классифицировать", которую Claude выбрал для 5% разговоров в Claude.ai и 2% разговоров в Claude Code. Мы исключили эту категорию из анализа и перенормировали результаты;
Наш набор данных, вероятно, охватывает ранних пользователей. Эти пользователи могут не представлять более широкое сообщество разработчиков, и эта самоселекция может исказить паттерны использования в сторону более опытных или технически авантюрных пользователей;
Из-за соображений конфиденциальности мы анализировали данные только в определенном временном окне хранения, потенциально упуская циклические паттерны в разработке программного обеспечения (такие как циклы спринтов или графики выпуска);
Неясна репрезентативность использования Claude относительно общего принятия помощи ИИ в программировании. Многие разработчики используют несколько инструментов ИИ помимо Claude, что означает, что мы представляем лишь частичный взгляд на их паттерны взаимодействия с ИИ;
Мы изучали только то, что разработчики делегируют ИИ, а не то, как они в конечном итоге используют выходные данные ИИ в своей кодовой базе, качество полученного кода или то, действительно ли эти взаимодействия эффективно повысили производительность или качество кода.
Взгляд в будущее
ИИ фундаментально меняет способы работы разработчиков. Наш анализ показывает, что это особенно верно там, где используются специализированные агентные системы, такие как Claude Code, особенно сильно для работы по разработке приложений, ориентированных на пользователя, и может давать особые преимущества стартапам по сравнению с более устоявшимися бизнес-предприятиями.
Наши выводы поднимают множество вопросов. Сохранится ли преобладание "циклов обратной связи", где люди все еще участвуют в процессе, по мере развития возможностей ИИ, или мы увидим сдвиг в сторону более полной автоматизации? По мере того как системы ИИ становятся способными создавать более крупномасштабные программные решения, будут ли разработчики в основном управлять и направлять эти системы, а не писать код самостоятельно? Какие роли в разработке программного обеспечения изменятся больше всего, а какие могут полностью исчезнуть?
Возрастающие навыки ИИ в программировании также могут быть особенно важны для самой разработки ИИ. Поскольку так много исследований и разработок ИИ основаны на программном обеспечении, возможно, что прогресс в программировании с помощью ИИ поможет ускорить прорывы, создавая позитивно-укрепляющий цикл, который еще больше ускоряет прогресс ИИ.
В общей схеме вещей системы ИИ чрезвычайно новы. Но относительно говоря, программирование является одним из наиболее развитых применений ИИ в экономике. Поэтому за ним стоит наблюдать. Хотя мы не можем предполагать, что уроки, которые мы извлекаем из разработки программного обеспечения, будут напрямую переноситься на другие типы профессий, разработка программного обеспечения может быть опережающим индикатором, который дает нам полезную информацию о том, как другие профессии могут измениться с введением все более способных моделей ИИ в будущем.
Работайте с нами
Если вы заинтересованы в работе в Anthropic для исследования влияния ИИ на рынок труда, мы рекомендуем вам подать заявку на наши вакансии Экономист и Специалист по данным (Политика).
Приложение
В качестве дополнительного анализа мы также сравнили наши результаты по паттернам автоматизации и дополнения, связанным с программным обеспечением, с паттернами во взаимодействиях, не связанных с программным обеспечением. Мы провели этот анализ исключительно в Claude.ai, потому что Claude Code специализируется на приложениях программного обеспечения.
По сравнению с вариантами использования, не связанными с программным обеспечением, разработка программного обеспечения более автоматизирована. Значительное увеличение циклов обратной связи (+18,3%) определяет это и, что примечательно, компенсирует явное снижение директивного поведения (-11,2%). Другими словами, программирование с помощью ИИ в настоящее время требует много человеческого рецензирования и итераций по сравнению с задачами, не связанными с программированием, даже когда Claude выполняет большую часть работы.
Примечания
1. Разговоры в Claude.ai были конкретно из Claude.ai Free и Pro. Этот образец включает только сессии Claude Code, работающие на API первой стороны (Claude Code может работать на API Anthropic первой стороны или API сторонних облачных провайдеров). Все разговоры, использованные в нашем анализе в Claude.ai и Claude Code, были с 6 по 13 апреля 2025 года. Начальный образец был равномерно разделен между Claude.ai и Claude Code, и для Claude.ai мы применили фильтр на основе Claude для выбора разговоров, связанных с программированием. Чтобы учесть фильтр, мы перенормировали анализы для равного взвешивания взаимодействий Claude Code и Claude.ai, где это применимо.
2. Цифры HTML для Claude.ai, вероятно, слегка завышены, потому что Артефакты используют HTML. Хотя мы отфильтровываем Артефакты, не связанные с программированием, мы не исключаем из анализа явно Артефакты, содержащие контент, связанный с программированием, потому что значительное использование программирования происходит внутри Артефактов.
3. Использование Claude.ai не включает использование Claude For Work (планы Team и Enterprise), что означает, что цифры для предприятий для Claude.ai, вероятно, занижены, потому что значительная часть использования предприятиями на Claude.ai происходит внутри продукта Claude For Work.