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.
Как изменилось использование ИИ
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.
Какие задачи чаще всего отдают ИИ
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. По внутренним данным:
доля задач по внедрению новых фич выросла с 14,3% до 36,9% всех сессий;
дизайн и планирование кода — с 1% до 9,9%.
Параллельно выросла оценка сложности задач (с 3,2 до 3,8 по внутренней шкале от 1 до 5) и почти вдвое увеличилась максимальная длина цепочки автономных действий Claude Code: с ~10 до ~21 подряд идущего вызова инструментов без вмешательства человека. Количество человеческих реплик в сессии, наоборот, сократилось примерно на треть. В сумме это выглядит как постепенное увеличение автономии ассистента и доли более сложной работы, которая ему доверяется.
Как инженеры решают, что делегировать
Несмотря на широкое использование ИИ, более половины опрошенных говорят, что могут «полностью делегировать» Claude только 0–20% своей работы. Планка «полной делегации» у всех своя, но общая картина такая: ассистенту отдают задачи, которые:
легко проверить, и верификация стоит дёшево по времени;
низко-рискованные или одноразовые (временный код для дебага, ресёрча);
рутинные и откровенно скучные;
находятся немного за пределами основной экспертизы, но не слишком сложны;
или такие, где проще написать промпт, чем руками разбираться в окружающем хаосе.
Высокоуровневую архитектуру, стратегию, сложные компромиссы и задачи, сильно завязанные на доменный контекст и «инженерный вкус», инженеры в основном оставляют себе. Но сами авторы отмечают, что эта граница — «движущаяся цель»: по мере усиления моделей в эти области постепенно тоже начинают подтягивать ИИ.
Отдельно описывается «траектория доверия»: многие начинали с простых вопросов и вспомогательного кода, а сейчас дают Claude взять «первый заход» практически на любой задаче, а сами остаются в роли надзора и редактора.
Навыки: расширение сверху и эрозия снизу
Один из заметных эффектов — расширение зоны компетенций. Claude позволяет инженерам выходить за пределы своего привычного стека:
бэкендеры без большого опыта спокойно собирают фронтовые интерфейсы;
исследователи строят интерактивные визуализации;
нетехнические сотрудники с помощью Claude Code чинят git, сеть и пишут простые скрипты.
Многие описывают это как движение к «ещё более full-stack» профилям и снижение «порога активации» для новых задач: проще начать, быстрее дойти до прототипа, меньше прокрастинации.
Но одновременно есть опасение, что глубокие навыки будут постепенно «ржаветь». Если ассистент сразу ведёт к месту бага, вы меньше читаете соседний код и документацию, хуже строите ментальную модель системы. Часть инженеров подчёркивает: им проще, потому что базу они набили до появления Claude. Для тех, кто только входит в профессию, риски выше — придётся сознательно оставлять себе пространство для «ручной» практики.
В статье отдельно обсуждается «парадокс надзора»: эффективное и безопасное использование ИИ требует как раз тех самых навыков, которые при чрезмерной делегации могут ослабевать. Некоторые инженеры специально вводят для себя сессии «без Claude», чтобы не терять форму и сохранять способность понимать и писать код самостоятельно.
На более высоком уровне это связывают с очередным шагом по лестнице абстракций: от работы с памятью и ассемблером к высокоуровневым языкам, а теперь — к «программированию на английском языке» и «вайб-кодингу». Для одних это логичный следующий шаг, для других — потеря важной части ремесла.
Социальная динамика и роль разработчика
Отдельный блок — про изменение коммуникаций в командах. Claude стал первой точкой контакта для большого числа вопросов, которые раньше шли к коллегам. Некоторые сотрудники говорят, что 80–90% мелких запросов теперь уходят в ИИ, а к людям идут только с тем, что выходит за пределы возможностей модели или сильно завязано на контекст команды.
С одной стороны, это снижает социальные издержки: не нужно отвлекать коллег по «мелочам». С другой — страдает неформальное менторство: джуны реже подходят к сеньорам, часть обучающих взаимодействий и «передачи ремесла» переезжает в диалог с моделью. Для кого-то это комфортная новая норма, для кого-то — заметная потеря человеческого слоя профессии.
На уровне роли разработчика всё больше людей описывают себя как «менеджера ИИ-агентов». У некоторых большую часть дня открыто несколько сессий Claude, а основной вклад — постановка задач, оркестрация, ревью и ответственность за результат, а не ручная реализация. В отдельных случаях инженеры оценивают, что 70% времени уходит на ревью и правку ИИ-кода.
Краткосрочно настроения в основном оптимистичные: сделать можно больше, быстрее и амбициознее. В долгосрочном горизонте картина гораздо 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 и безопасности, уход в продукт/менеджмент/коммуникации, ставка на максимальную адаптивность и готовность учиться под быстро меняющийся ландшафт.
Ограничения исследования
Авторы честно отмечают ограничения: выборка нерепрезентативна, есть риск социально-желательной предвзятости (ответы не анонимные, все участники — сотрудники Anthropic), продуктивность меряется в основном по самоотчётам и относительным долям задач, а не по абсолютному объёму работы. Кроме того, исследование проводилось в августе 2025 года на версиях Claude Sonnet 4 и Claude Opus 4 — с тех пор модели уже успели продвинуться.
Тем не менее, как «лабораторный» кейс массового внедрения сильного код-ассистента в инженерную команду это исследование даёт довольно плотную, честную и местами противоречивую картину того, как реально меняется работа разработчиков, когда ИИ перестаёт быть игрушкой и становится обязательным инструментом.
Источник: anthropic.com
