Anthropic: доля джуниоров в техническом найме упала до 9%

Подробно

Что за отчёт опубликовала Anthropic?

Авторы отчёта - Nathan Wilmers, Regina Catipon, Maxim Massenkoff и Peter McCrory, издатель - The Anthropic Institute. Это технический отчёт на внутренних данных компании. Рецензируемой научной статьёй, препринтом или анонсом продукта он не является. Документ бесплатно доступен в HTML и PDF и описывает изменения, которые уже произошли внутри Anthropic, в основном в 2025-2026 годах.

Исследователи использовали внутренние данные о численности персонала и найме, использовании ИИ, производственных показателях, опросах сотрудников, коммуникациях, календарях и решениях о найме. Количественные данные дополнили 17 интервью с сотрудниками.

Как Anthropic сравнила время работы агентов и людей?

В марте 2026 года суммарное время работы автономных и интерактивных агентов впервые превысило расчётное рабочее время людей. К августу 2026 года одни только интерактивные агенты, которых запускали отдельные сотрудники, набирали примерно шесть часов работы на каждый расчётный человеческий час.

Методика расчёта такая:

• время субагентов суммировалось;
• в учёт шли инференс и активное использование инструментов, а простои дольше 30 минут исключались;
• человеческое время напрямую не измеряли: его рассчитали как численность сотрудников, умноженную на 40 часов в неделю.

Соотношение 6:1 не доказывает, что агенты создали в шесть раз больше полезного результата. Это сравнение машинного времени с оценочными часами людей. Основная часть токенов внутренних агентов уходила на программный код. Около 80% полного времени интерактивных сессий Claude приходилось на ожидание ответа человека. Этот показатель простоя отличается от активного времени работы, на котором построено соотношение 6:1.

«Люди становятся узким местом для агентов», - сказал один из инженеров Anthropic, участвовавших в интервью.

Почему в Anthropic сократилась доля джуниоров?

Доля сотрудников младшего уровня в технических подразделениях снизилась с 21% в начале 2025 года до 14%. Среди новых технических сотрудников доля джуниоров упала с 27% до 9%. Точные начальный и конечный месяцы этого сравнения в основном тексте отчёта не названы, динамика показана на графике. После декабря 2025 года вакансии для джуниоров сокращались особенно резко.

В январе 2026 года в ключевых технических подразделениях начали обсуждать, что младших специалистов нужно меньше: команды сообщали, что написание кода и поиск ошибок всё чаще можно поручать Claude. К апрелю 2026 года инженерные и исследовательские команды снизили приоритет найма на младшие технические грейды. В апрельском опросе большинство менеджеров ответили, что из-за ИИ ищут другой набор навыков. Примерно треть ML-менеджеров и пятая часть менеджеров по разработке ПО сказали, что из-за ИИ нанимают меньше людей.

При этом снижается доля, а не абсолютное число. По данным компании, её общая численность за последний год утроилась. Доля технических подразделений в штате снизилась с 61% до 56%, но технический найм продолжал расти в абсолютном выражении. Ещё быстрее росли продажи, финансы и рекрутинг. Причинная связь между внедрением агентов и падением доли джуниоров экспериментом не доказана: эти изменения шли одновременно с быстрым ростом компании и перестройкой подразделений.

Выросла ли производительность инженеров с ИИ-агентами?

Число коммитов на одного инженера выросло примерно в пять раз относительно уровня шестью месяцами ранее. Авторы отдельно оговаривают, что больше кода или коммитов не обязательно означает более качественный код или больший эффект для бизнеса.

Чтобы оценить эффект, исследователи проследили за 192 инженерами, начавшими использовать кодинговых агентов, и сравнили их с 74 инженерами, которые за изучаемый период агентов не внедрили. После внедрения объём добавляемого кода резко рос. Однако группы формировались не случайно: будущие пользователи автономных агентов и до этого повышали производительность быстрее остальных, поэтому надёжного причинного вывода сделать нельзя.

Anthropic сравнила код одного и того же сотрудника за один месяц в одном каталоге и не нашла различий между кодом агентов и кодом людей по выбранным косвенным показателям качества. Среди них - удаление строк в течение 90 дней, удаления при исправлении ошибок, откаты коммитов, подавление линтера, пометки о необходимости исправления, отключение или перезапуск тестов. Авторы подчёркивают, что эти метрики охватывают не все аспекты качества и что ошибки ИИ бывает сложнее обнаружить.

Как изменилась работа нетехнических сотрудников?

После внедрения агентов выросли и измеримые результаты нетехнических подразделений: юристы обрабатывали больше договоров, бухгалтерия - больше счетов, продавцы закрывали больше сделок. Авторы допускают, что часть роста объясняется быстрым расширением бизнеса или тем, что автоматизацию чаще выбирали сотрудники с большими возможностями.

Один из менеджеров по продажам оценил, что автоматизация подготовки писем и интеграции с CRM заменила около 20% его прежних задач. Другой сообщил, что стал общаться примерно с 30% большим числом клиентов. Это слова самих сотрудников, а не независимо проверенные метрики.

Число сессий с кодинговыми агентами у нетехнических сотрудников выросло с 2 на человека в месяц в августе 2025 года до 90 в мае 2026 года. В эту группу включали только тех, кто изначально не делал коммитов, новых работников исключали. Читать весь вывод интерактивных агентов сотрудникам нетехнических подразделений пришлось бы больше половины рабочей недели. Расчёт исходит из 0,75 слова на токен и скорости чтения 250 слов в минуту.

«Те 20% работы, которые были стратегическими, становятся 90%», - описал перемены нетехнический сотрудник компании.

Как изменились повседневные задачи сотрудников Anthropic?

Доля «метаработы» - создания инструкций и skills для других агентов, планов, проверок, панелей мониторинга и документации процессов - выросла с 10% интерактивных сессий среднего сотрудника осенью 2025 года до 22% весной 2026 года. Эту оценку дал автоматический классификатор на выборке из 2000 однострочных резюме чатов. Число постоянных письменных инструкций для агентов выросло с нескольких сотен в июле 2025 года до 8500 год спустя.

В апрельском опросе 2026 года 27% ответов на открытый вопрос описывали рост производительности благодаря Claude, а 20% - переход от выполнения работы к управлению Claude. Медианный сотрудник стал проводить на встречах на 20% больше времени, чем годом ранее, технические специалисты без подчинённых - на 16% больше. Авторы признают, что отчасти это связано с ростом компании и увеличением доли нетехнических должностей.

«Армия Claude, и каждый требует моего внимания», - так один из инженеров описал новую организацию работы.

Один из инженеров сравнил управление несколькими Claude с присмотром за детьми: мелкая просьба и настоящая авария приходят с одинаковой срочностью.

Доля технических сотрудников, не делавших коммитов в предыдущие 30 дней, за год по апрель 2026 года сократилась почти вдвое. На одного продакт-менеджера приходится примерно 17 инженеров, а число коммитов от менеджеров удвоилось. Сотрудники, проработавшие в компании не меньше года, в 2026 году переходили между подразделениями на 50% чаще, чем в 2025-м. Некоторые команды перераспределили целиком после того, как их прежнюю работу передали агентам. Например, продуктовая команда, писавшая приветственные тексты для Claude.ai, весной 2026 года создала context graph, по которому эти тексты генерируют агенты, и переключилась на промпты и оценку моделей.

Агенты появились почти в половине активных публичных Slack-каналов компании. В изученном крупном подразделении их ответы добавились к человеческим, но не сократили число ответов людей.

Каких кандидатов теперь ищет Anthropic?

Anthropic обработала автоматическим классификатором оценочные листы менеджеров по найму для тысяч сотрудников, принятых с 2024 года. В 2024 году опыт работы с ИИ упоминался примерно в 5% оценок технических и в 7% оценок нетехнических кандидатов. К 2026 году первый показатель утроился, а второй вырос вчетверо. В оценках технических кандидатов заметнее всего выросло внимание к самостоятельности и качеству суждений, а доля комментариев о предметной экспертизе снизилась.

Как Anthropic оценивает свою выручку на сотрудника?

По внутренним финансовым данным за 12 месяцев по апрель 2026 года Anthropic оценила свою выручку на одного сотрудника как в 2-4 раза более высокую, чем у Google и Meta примерно через пять лет после их основания. Для сравнения взяты отчёты Form 10-K этих компаний за 2003 и 2009 годы, суммы приведены к долларам 2025 года. Абсолютные значения выручки Anthropic не раскрыла.

Что Anthropic предлагает делать с сокращением найма джуниоров?

Компания создаёт постоянную систему раннего предупреждения: показатели спроса и производительности по ролям будут сопоставлять с возможностями и использованием ИИ, чтобы заранее находить меняющиеся участки работы и перераспределять сотрудников.

«Тревожащийся персонал - не тот персонал, который работает лучше всего», - сказал один из руководителей Anthropic, не названный в отчёте.

Авторы прямо признают, что ни одна из описанных мер напрямую не решает проблему замедления найма джуниоров: защита действующих сотрудников не помогает тем, кого не наняли. Они призывают сочетать действия работодателей с государственной политикой переобучения и поддержки доходов. Завершённой внутренней программы переобучения джуниоров отчёт не описывает и её эффективность не оценивает.

Ранее Anthropic уже касалась этой темы. В августе 2026 года The Anthropic Institute опубликовал обзор 56 рандомизированных американских исследований программ переобучения и экспериментов из Европы. В среднем предложение места в такой программе повышало занятость на 2-3 процентных пункта, а годовой доход - примерно на $1000 при стоимости около $13 000 на участника. Авторы пришли к выводу, что при массовом вытеснении работников существующих программ, вероятно, не хватит. 2 октября 2026 года компания объявила о создании Claude Frontier Academy: она обязалась вложить $100 млн и подготовить к концу 2027 года 10 000 инженеров по внедрению Claude. Программа рассчитана на сильных действующих разработчиков, которых номинируют организации, и не предназначена для компенсации сокращения найма джуниоров.

Насколько можно доверять выводам Anthropic?

Anthropic здесь одновременно исследователь, работодатель и поставщик изучаемой технологии. Исходные обезличенные данные, абсолютное число джуниоров, полный размер выборки опроса менеджеров, абсолютные значения коммитов и сделок, а также точная численность компании не раскрыты, поэтому независимо пересчитать ключевые показатели нельзя. Переносить выводы о быстрорастущей ИИ-лаборатории на обычные компании или весь рынок труда тоже некорректно. Содержательных независимых оценок этого отчёта к моменту публикации не найдено.

В декабре 2025 года Anthropic выпускала первое подробное исследование внутренней работы с Claude. Тогда в августе 2025 года опросили 132 инженеров и исследователей и провели 53 интервью. Сотрудники заявили, что используют Claude примерно в 59-60% работы и стали в среднем на 50% продуктивнее, а число принятых pull requests на инженера выросло на 67%. Уже тогда авторы предупреждали, что часть результатов основана на самооценке, а условия AI-лаборатории нерепрезентативны. В марте 2026 года компания сообщала, что ясного влияния ИИ на безработицу в наиболее затронутых профессиях США пока не видно, но назвала замедление найма молодых работников возможной проблемой, которую обычная статистика безработицы может не отражать.

Независимые исследования дают похожую картину по джуниорам, но противоречивую по производительности:

• Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar и Ruyu Chen из Stanford Digital Economy Lab в обновлённой в августе 2026 года работе по данным ADP обнаружили, что занятость работников 22-25 лет в профессиях, сильно затронутых ИИ, на 19% ниже траектории их менее затронутых сверстников. Разрыв возник в основном из-за снижения найма, а не из-за увольнений. Авторы называют результаты ранними описательными индикаторами, а не доказательством причинной связи.
• Bharat Chandar из Stanford University и Bouke Klein Teeselink из King's College London, по данным Bloomberg, выяснили, что в компаниях, внедряющих ИИ, за пять лет число старших позиций выросло на 6,7%, а занятость на младших снизилась на 3%. Общая занятость росла, но доля джуниоров уменьшилась на 1,9 процентного пункта.
• Hyunjin Kim из INSEAD и Rembrand Koning из Harvard Business School на примере стартапов Y Combinator 2020-2024 годов показали, что AI-native-компании растут при меньшей численности, более плоской структуре и более высокой доле экспертов.
• В рандомизированном исследовании METR 2025 года 16 опытных open-source-разработчиков выполнили 246 задач в знакомых репозиториях с ИИ-инструментами начала 2025 года на 19% медленнее, хотя сами считали, что ускорились. METR предостерегает от переноса этого результата на другие типы разработки.