Claude प्रोडक्टिविटी स्टडी: इंजीनियरों ने बताया 50% फ़ायदा
दिसंबर 2025 में प्रकाशित Anthropic की Claude प्रोडक्टिविटी स्टडी ने कंपनी के अपने 132 इंजीनियरों और रिसर्चर्स का सर्वे किया और पाया कि वे अपने 60% काम में Claude इस्तेमाल करते हैं। वे ख़ुद 50% प्रोडक्टिविटी बढ़त बताते हैं, और Claude की मदद से हुए काम का 27% ऐसे कामों का है जो वरना होते ही नहीं। फिर भी ज़्यादातर कहते हैं कि वे अपने काम का सिर्फ़ 0 से 20% हिस्सा पूरी तरह सौंप सकते हैं। इंजीनियरिंग लीडर्स के लिए यह स्टडी दिखाती है कि AI कोडिंग मदद आज कहाँ फ़ायदा देती है: ज़्यादा आउटपुट, जिसे अब भी लोग जाँचते हैं।
Anthropic ने अपने ही इंजीनियरों की स्टडी क्यों की
Anthropic यह क़रीब से देखना चाहती थी कि AI सॉफ़्टवेयर के काम को कैसे बदलता है, और उसने शुरुआत अपने स्टाफ़ से की, जो इस टेक्नोलॉजी को सबसे पहले अपनाने वालों में हैं। अगस्त 2025 में कंपनी ने 132 इंजीनियरों और रिसर्चर्स का सर्वे किया, 53 गहन इंटरव्यू किए और Claude Code के अंदरूनी इस्तेमाल के डेटा का अध्ययन किया। उस समय Claude Sonnet 4 और Claude Opus 4 उसके सबसे सक्षम मॉडल थे।
स्टडी ने एक सार्वजनिक दावे को भी परखा। मार्च में CEO Dario Amodei ने कहा था कि साल के अंत तक कंपनियों के अंदर 90% सॉफ़्टवेयर कोड AI लिखेगा। Anthropic के एक प्रवक्ता ने Fortune को बताया कि स्टडी का सैंपल छोटा था और उसमें "कोड लिखना" अलग काम के रूप में नहीं गिना गया, इसलिए इसकी उस अनुमान से सीधी तुलना नहीं हो सकती।
इंजीनियर रोज़ कौन से काम Claude को सौंपते हैं
डीबगिंग और मौजूदा कोड को समझना सबसे आम इस्तेमाल हैं। सर्वे में 55% कर्मचारी हर दिन डीबगिंग के लिए Claude इस्तेमाल करते थे, 42% रोज़ कोड समझने के लिए, और 37% रोज़ नए फ़ीचर बनाने के लिए।
हाई-लेवल डिज़ाइन और प्लानिंग, डेटा साइंस और फ़्रंट-एंड डेवलपमेंट में इसका इस्तेमाल कम था। Anthropic कहती है कि लोग डिज़ाइन और प्लानिंग को अपने हाथ में रखना पसंद करते हैं, जबकि बाक़ी दोनों काम बस कम होते हैं।
इंजीनियर कैसे तय करते हैं कि क्या सौंपना है
ज़्यादातर कर्मचारी Claude को अक्सर इस्तेमाल करते हैं, लेकिन कहते हैं कि वे अपने काम का सिर्फ़ 0 से 20% हिस्सा "पूरी तरह सौंप" सकते हैं। इसका इस्तेमाल आम तौर पर लगातार निगरानी और जाँच के साथ होता है, ख़ास तौर पर ऊँचे दांव वाले काम में।
इंजीनियर वे काम सौंपते हैं जिन्हें जाँचना आसान हो, जिनमें जोखिम कम हो या जो उबाऊ हों, जैसे एक बार इस्तेमाल होने वाला डीबग या रिसर्च कोड। बहुत से लोग भरोसे के धीरे-धीरे बढ़ने की बात करते हैं: पहले आसान काम, फिर भरोसा बढ़ने पर ज़्यादा जटिल काम।
"कोई काम करने के लिए मैं जितना ज़्यादा उत्साहित होता हूँ, उतनी ही ज़्यादा संभावना है कि मैं Claude इस्तेमाल न करूँ।" Anthropic का एक इंजीनियर, कंपनी के इंटरव्यू में
स्टडी ने आउटपुट और स्वायत्तता में क्या मापा
कर्मचारी ख़ुद बताते हैं कि वे अपने 60% काम में Claude इस्तेमाल करते हैं और 50% प्रोडक्टिविटी बढ़त पाते हैं, जो एक साल पहले के मुक़ाबले 2-3 गुना है। यह बढ़त हर तरह के काम में थोड़े कम समय, लेकिन काफ़ी ज़्यादा आउटपुट के रूप में दिखती है। Claude की मदद से हुए काम का लगभग 27% ऐसे कामों का है जो वरना होते ही नहीं, जैसे इंटरैक्टिव डेटा डैशबोर्ड और खोजबीन वाला काम जो हाथ से करने पर फ़ायदे का सौदा नहीं होता।
इस्तेमाल का डेटा दिखाता है कि Claude ज़्यादा देर तक अपने दम पर काम कर रहा है। छह महीने पहले Claude Code इंसानी इनपुट की ज़रूरत से पहले लगभग 10 एक्शन पूरे करता था; अब लगभग 20 करता है। कोड डिज़ाइन और प्लानिंग में इस्तेमाल का हिस्सा 1% से बढ़कर 10% हो गया, और नए फ़ीचर बनाने में 14% से बढ़कर 37%। Claude Code के लगभग 8.6% काम "papercut" सुधार थे, यानी छोटे सुधार जैसे रखरखाव आसान बनाने के लिए रीफ़ैक्टरिंग, जिन्हें टीमें आम तौर पर टालती रहती हैं।
इंजीनियरों को किस बात की चिंता है
सारे नतीजे फ़ायदे वाले नहीं हैं। कुछ इंजीनियरों को डर है कि कोड लिखने और परखने के लिए ज़रूरी गहरा हुनर खो जाएगा, या वे Claude के आउटपुट की निगरानी कम ठीक से कर पाएँगे। कुछ लोग जान-बूझकर Claude के बिना अभ्यास करते हैं। जो सवाल पहले सहकर्मियों से पूछे जाते थे, उनके लिए अब Claude पहली जगह बन गया है, और कुछ लोग बताते हैं कि मेंटरशिप के मौक़े कम हुए हैं। एक इंजीनियर ने रिसर्चर्स से कहा कि वे 25 साल से प्रोग्रामिंग कर रहे हैं और उन्हें लगता है कि यह "एक दौर का अंत" है।
इंजीनियरिंग टीमों के लिए स्टडी का मतलब
किसी कारोबार के लिए यह स्टडी एक ख़ास तरह की वैल्यू की ओर इशारा करती है: ज़्यादा आउटपुट और वह काम जो पहले छूट जाता था, न कि कोड जाँचने वाले कम लोग। सबसे बड़े इस्तेमाल, डीबगिंग और कोड समझना, ऐसे काम हैं जिनका जवाब एक इंसान जल्दी जाँच सकता है। 27% नया काम बताता है कि AI कोडिंग प्रोडक्टिविटी सबसे पहले उन टूल्स और सुधारों के रूप में दिखती है जिन्हें बनाने का किसी के पास समय नहीं था।
Anthropic सीमाएँ भी बताती है। उसके इंजीनियरों को नए टूल्स जल्दी मिलते हैं और वे अपेक्षाकृत स्थिर क्षेत्र में काम करते हैं, और सर्वे का सैंपल छोटा था। कंपनी कहती है कि वह अंदरूनी तौर पर यह देख रही है कि AI की मदद वाले कार्यस्थल में तकनीकी विशेषज्ञता, मेंटरशिप और करियर विकास को मज़बूत कैसे रखा जाए।
सवाल और जवाब
Anthropic के इंजीनियर अपना कितना काम Claude से करते हैं?
वे ख़ुद बताते हैं कि अपने 60% काम में Claude इस्तेमाल करते हैं। ज़्यादातर कहते हैं कि वे उसका सिर्फ़ 0 से 20% हिस्सा पूरी तरह सौंप सकते हैं, क्योंकि वे अब भी Claude का आउटपुट जाँचते हैं।
क्या स्टडी दिखाती है कि AI सॉफ़्टवेयर इंजीनियरों की जगह ले रहा है?
इसके नतीजों में नहीं। यह दिखाती है कि इंजीनियर ज़्यादा काम कर रहे हैं, जिसमें वे काम भी शामिल हैं जो वे छोड़ देते, और नतीजों की निगरानी भी कर रहे हैं। कुछ ने सोचा कि क्या वे आख़िर में ख़ुद को ही नौकरी से ऑटोमेट कर देंगे।
इंजीनियर कौन से कोडिंग काम AI को सौंपते हैं?
वे काम जिन्हें जाँचना आसान हो, जिनमें जोखिम कम हो या जो उबाऊ हों। डीबगिंग और कोड समझना रोज़ के सबसे आम इस्तेमाल हैं, और Claude Code के इस्तेमाल में नए फ़ीचर बनाने का हिस्सा 14% से बढ़कर 37% हो गया।
MOZGII की राय
हम इसे कैसे बनाते
यह स्टडी एक ऐसे कोडिंग असिस्टेंट की तस्वीर देती है जो उन कामों पर सबसे अच्छा चलता है जिन्हें एक इंसान जल्दी जाँच सके: बग ढूँढना, पुराना कोड समझाना, छोटा डैशबोर्ड बनाना। अगर हम किसी इंजीनियरिंग टीम में Claude Code जैसा टूल लागू कर रहे होते, तो यहीं से शुरू करते। हम पहले उसे डीबगिंग और कोड पढ़ने का काम देते, और डिज़ाइन के फ़ैसले तब तक लोगों के पास रखते जब तक टीम को छोटे कामों पर उसके काम पर भरोसा न हो जाए।
हम सिर्फ़ रफ़्तार नहीं मापते। स्टडी दिखाती है कि आउटपुट बढ़ रहा है, जबकि पूरी तरह सौंपे जा सकने वाले काम का हिस्सा छोटा बना रहता है। इसलिए हम यह ट्रैक करते कि मर्ज से पहले रिव्यूअर को हर बदलाव का कितना हिस्सा ठीक करना पड़ा। यही आँकड़ा, यानी AI से लिखे उन बदलावों का हिस्सा जो बिना दोबारा काम के मंज़ूर हुए, वह होता जिस पर हम नज़र रखते, क्योंकि यह बताता है कि टूल रिव्यू का समय बचाता है या सिर्फ़ उसे खिसका देता है।
कमज़ोर कड़ी सीखना है। जब असिस्टेंट हर सवाल का जवाब देता है, तो जूनियर इंजीनियर सहकर्मियों से कम पूछते हैं और कम अभ्यास करते हैं। हम कुछ काम ऐसे अलग रखते जो लोग असिस्टेंट के बिना करें, और रिव्यू में जूनियर और सीनियर इंजीनियरों की जोड़ी बनाते। इसके बाद हम एक आसान लॉग बनाते कि टीम हर महीने किस तरह के काम सौंपती है, ताकि मैनेजर अंदाज़ा लगाने के बजाय भरोसे का बढ़ना या घटना देख सकें।
स्रोत
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