دراسة إنتاجية Claude: زيادة 50% في الإنتاجية بحسب المهندسين أنفسهم
دراسة إنتاجية Claude التي نشرتها أنثروبيك في ديسمبر 2025 استطلعت 132 من مهندسي الشركة وباحثيها، ووجدت أنهم يستخدمون Claude في 60% من عملهم. ويقدّرون بأنفسهم زيادة إنتاجيتهم بنسبة 50%، و27% من العمل المنجز بمساعدة Claude مهام لم تكن لتُنجز أصلا. ومع ذلك يقول معظمهم إنهم لا يستطيعون تفويض سوى 0 إلى 20% من عملهم بالكامل. ولقادة الفرق الهندسية، تُظهر الدراسة أين تؤتي البرمجة بالذكاء الاصطناعي ثمارها اليوم: إنتاج أكبر، مع بقاء البشر في موقع المراجعة.
لماذا درست أنثروبيك مهندسيها
أرادت أنثروبيك نظرة قريبة إلى الطريقة التي يغيّر بها الذكاء الاصطناعي العمل البرمجي، فبدأت بموظفيها، وهم من أوائل من تبنوا هذه التقنية. ففي أغسطس 2025 استطلعت الشركة 132 مهندسا وباحثا، وأجرت 53 مقابلة معمقة، ودرست بيانات الاستخدام الداخلي لـ Claude Code. وكان Claude Sonnet 4 وClaude Opus 4 حينها أقوى نماذجها.
واختبرت الدراسة أيضا ادعاء علنيا. ففي مارس قال الرئيس التنفيذي داريو أمودي إن الذكاء الاصطناعي سيكتب بحلول نهاية العام 90% من الكود البرمجي داخل الشركات. وقال متحدث باسم أنثروبيك لمجلة Fortune إن عينة الدراسة صغيرة وإنها لم تعامل "كتابة الكود" مهمة مستقلة، لذا لا يمكن مقارنتها مباشرة بذلك التوقع.
ما المهام التي يسلّمها المهندسون إلى Claude كل يوم
تصحيح الأخطاء وفهم الكود القائم هما الاستخدامان الأكثر شيوعا. ففي الاستطلاع، استخدم 55% من الموظفين Claude لتصحيح الأخطاء يوميا، واستخدمه 42% يوميا لفهم الكود، و37% يوميا لتنفيذ ميزات جديدة.
وكان التصميم عالي المستوى والتخطيط وعلم البيانات وتطوير الواجهات الأمامية أقل تكرارا. وتقول أنثروبيك إن الناس يميلون إلى إبقاء التصميم والتخطيط بأيدي البشر، بينما المجالان الآخران مهام أقل شيوعا فحسب.
كيف يقرر المهندسون ما يفوّضونه
يستخدم معظم الموظفين Claude كثيرا، لكنهم يقولون إنهم لا يستطيعون "تفويض" سوى 0 إلى 20% من عملهم "بالكامل". فالاستخدام يعني عادة إشرافا ومراجعة نشطين، خاصة في الأعمال عالية المخاطر.
ويسلّم المهندسون المهام التي يسهل التحقق منها، أو قليلة المخاطر، أو المملة، مثل كود تصحيح الأخطاء أو كود البحث الذي يُستخدم مرة ثم يُرمى. ويصف كثيرون ثقة تتدرج: المهام البسيطة أولا، ثم العمل الأعقد كلما زادت الثقة.
"كلما زاد حماسي لأداء المهمة، زاد احتمال ألا أستخدم Claude." مهندس في أنثروبيك، في مقابلات الشركة
ما الذي قاسته الدراسة في الإنتاج والاستقلالية
يقدّر الموظفون بأنفسهم أنهم يستخدمون Claude في 60% من عملهم، وأن إنتاجيتهم زادت 50%، أي ضعفين إلى 3 أضعاف ما كانت عليه في الفترة نفسها قبل عام. ويظهر المكسب في وقت أقل بقليل لكل فئة من المهام، لكن في إنتاج أكبر بكثير. ونحو 27% من العمل المنجز بمساعدة Claude مهام لم تكن لتُنجز أصلا، مثل لوحات البيانات التفاعلية والعمل الاستكشافي الذي لا يكون مجديا من حيث التكلفة يدويا.
وتُظهر بيانات الاستخدام أن Claude يعمل وحده لفترات أطول. فقبل ستة أشهر كان Claude Code ينجز نحو 10 إجراءات قبل أن يحتاج إلى تدخل بشري، أما الآن فيتولى نحو 20. وارتفعت حصة الاستخدام في تصميم الكود والتخطيط من 1% إلى 10%، وفي تنفيذ الميزات الجديدة من 14% إلى 37%. ونحو 8.6% من مهام Claude Code كانت إصلاحات "صغيرة مزعجة"، أي تحسينات بسيطة مثل إعادة هيكلة الكود لتسهيل صيانته، وهي أعمال تؤجلها الفرق عادة.
ما الذي يقلق المهندسين
ليست كل النتائج مكاسب. فبعض المهندسين يخشون فقدان مهارات أعمق يحتاجونها لكتابة الكود ونقده، أو تراجع قدرتهم على الإشراف على ما ينتجه Claude. ويتدرب بعضهم على مهام دون Claude عن قصد. وأصبح Claude أول وجهة لأسئلة كانت تذهب إلى الزملاء، ويقول بعضهم إن فرص التوجيه والإرشاد قلّت. وقال أحد المهندسين للباحثين إنه يبرمج منذ 25 عاما وشعر بأنها "نهاية حقبة".
ماذا تعني الدراسة للفرق الهندسية
بالنسبة إلى الشركات، تشير الدراسة إلى نوع محدد من القيمة: إنتاج أكبر وعمل كان يُتجاهل من قبل، لا عدد أقل من الأشخاص الذين يراجعون الكود. فأكبر الاستخدامات، أي تصحيح الأخطاء وفهم الكود، مهام يستطيع الشخص التحقق من إجابتها بسرعة. ونسبة 27% من العمل الجديد تشير إلى أن إنتاجية البرمجة بالذكاء الاصطناعي تظهر أولا في أدوات وإصلاحات لم يجد أحد وقتا لبنائها.
وتشير أنثروبيك إلى الحدود. فمهندسوها يحصلون على الأدوات الجديدة مبكرا ويعملون في مجال مستقر نسبيا، وشمل الاستطلاع عينة صغيرة. وتقول الشركة إنها تدرس داخليا كيف تحافظ على الخبرة التقنية والتوجيه والتطور المهني في بيئة عمل يساعد فيها الذكاء الاصطناعي.
أسئلة وأجوبة
ما نسبة العمل الذي ينجزه مهندسو أنثروبيك مع Claude؟
يقدّرون بأنفسهم أنهم يستخدمون Claude في 60% من عملهم. ويقول معظمهم إنهم لا يستطيعون تفويض سوى 0 إلى 20% منه بالكامل، لأنهم ما زالوا يراجعون ما ينتجه Claude.
هل تُظهر الدراسة أن الذكاء الاصطناعي يحل محل مهندسي البرمجيات؟
ليس في نتائجها. فهي تُظهر مهندسين ينجزون عملا أكثر، بما فيه مهام كانوا سيتجاهلونها، مع إشرافهم على النتائج. وتساءل بعضهم هل سيؤتمتون أنفسهم خارج وظائفهم في النهاية.
ما مهام البرمجة التي يفوّضها المهندسون إلى الذكاء الاصطناعي؟
المهام التي يسهل التحقق منها، أو قليلة المخاطر، أو المملة. وتصحيح الأخطاء وفهم الكود هما أكثر الاستخدامات اليومية شيوعا، وارتفعت حصة تنفيذ الميزات الجديدة من 14% إلى 37% من استخدام Claude Code.
رؤية MOZGII
كيف كنا سنبنيه
ما تصفه هذه الدراسة مساعد برمجة يعمل بأفضل صورة في المهام التي يستطيع الشخص التحقق منها بسرعة: العثور على خطأ، وشرح كود قديم، وبناء لوحة بيانات صغيرة. لو كنا نطلق أداة مثل Claude Code داخل فريق هندسي، لبدأنا من هنا. كنا سنتركها تتولى تصحيح الأخطاء وقراءة الكود أولا، ونبقي قرارات التصميم مع البشر حتى يثق الفريق بعملها في المهام الأصغر.
وكنا سنقيس أكثر من السرعة. فالدراسة تُظهر إنتاجا يرتفع بينما تبقى حصة العمل الذي يمكن تسليمه بالكامل صغيرة. لذلك كنا سنتتبع مقدار ما اضطر المراجع إلى إصلاحه في كل تغيير قبل دمجه. وهذا الرقم، أي نسبة التغييرات التي كتبها الذكاء الاصطناعي وقُبلت دون إعادة عمل، هو الذي كنا سنراقبه، لأنه يخبرك هل توفر الأداة وقت المراجعة أم تنقله فقط.
نقطة الضعف هي التعلم. فحين يجيب المساعد عن كل سؤال، يسأل المهندسون المبتدئون زملاءهم أقل ويتدربون أقل. كنا سنخصص جزءا من العمل يؤديه الناس دون المساعد، ونجمع المهندسين المبتدئين والخبراء في المراجعات. وبعد ذلك كنا سنبني سجلا بسيطا لأنواع المهام التي يفوّضها الفريق كل شهر، حتى يرى المديرون الثقة وهي تنمو أو تتراجع بدلا من التخمين.
المصادر
من أين جاءت حقائق هذا الخبر.