Исследование продуктивности Claude: рост на 50%
Исследование продуктивности Claude от Anthropic, опубликованное в декабре 2025 года, опросило 132 собственных инженера и исследователя компании и показало, что они используют Claude в 60% своей работы. По их оценке, продуктивность выросла на 50%, а 27% работы с помощью Claude составляют задачи, которых иначе не сделали бы. Но большинство говорит, что может полностью делегировать только 0-20% своей работы. Для руководителей разработки исследование показывает, где помощь ИИ в коде окупается уже сегодня: больше результата при проверке людьми.
Почему Anthropic изучала собственных инженеров
Anthropic хотела внимательно рассмотреть, как ИИ меняет разработку ПО, и начала с собственных сотрудников, одних из первых пользователей технологии. В августе 2025 года компания опросила 132 инженера и исследователя, провела 53 углубленных интервью и изучила данные о внутреннем использовании Claude Code. В то время Claude Sonnet 4 и Claude Opus 4 были ее самыми мощными моделями.
Исследование также проверяло публичное заявление. В марте гендиректор Дарио Амодеи сказал, что к концу года 90% кода в компаниях будет писать ИИ. Представитель Anthropic сказал Fortune, что выборка исследования мала и что «написание кода» там не выделено в отдельную задачу, поэтому прямо сравнивать его с этим прогнозом нельзя.
Какие задачи инженеры ежедневно отдают Claude
Отладка и понимание существующего кода самые частые применения. В опросе 55% сотрудников использовали Claude для отладки каждый день, 42% ежедневно использовали его для понимания кода и 37% ежедневно для реализации новых функций.
Высокоуровневое проектирование и планирование, наука о данных и фронтенд-разработка встречались реже. Anthropic говорит, что люди склонны оставлять проектирование и планирование за собой, а две другие области просто менее частые задачи.
Как инженеры решают, что делегировать
Большинство сотрудников часто используют Claude, но говорят, что могут «полностью делегировать» только 0-20% своей работы. Использование обычно означает активный надзор и проверку, особенно в ответственной работе.
Инженеры отдают задачи, которые легко проверить, малозначимые или скучные, например одноразовый код для отладки или исследований. Многие описывают постепенное доверие: сначала простые задачи, потом более сложные по мере роста уверенности.
«Чем больше мне хочется сделать задачу самому, тем меньше шансов, что я использую Claude». Инженер Anthropic, в интервью компании
Что исследование измерило в результате и самостоятельности
Сотрудники сообщают, что используют Claude в 60% своей работы и что продуктивность выросла на 50%, то есть в 2-3 раза больше, чем годом ранее. Прирост проявляется как немного меньше времени на категорию задач, но заметно больше результата. Около 27% работы с помощью Claude составляют задачи, которых иначе не сделали бы, например интерактивные панели данных и исследовательская работа, которая вручную была бы нерентабельной.
Данные использования показывают, что Claude работает самостоятельно дольше. Шесть месяцев назад Claude Code выполнял около 10 действий до запроса к человеку, теперь около 20. Доля использования для проектирования и планирования кода выросла с 1% до 10%, а для реализации новых функций с 14% до 37%. Около 8,6% задач Claude Code были исправлениями «бумажных порезов»: небольшие улучшения вроде рефакторинга для удобства сопровождения, которые команды обычно откладывают.
Чего опасаются инженеры
Выводы не только о приросте. Некоторые инженеры боятся потерять глубокие навыки, нужные для написания и критики кода, или хуже контролировать результат Claude. Некоторые намеренно тренируются выполнять задачи без Claude. Claude стал первым адресатом вопросов, которые раньше шли коллегам, и некоторые сообщают о меньшем числе возможностей для наставничества. Один инженер сказал исследователям, что программирует 25 лет и чувствует, что это «конец эпохи».
Что исследование значит для команд разработки
Для бизнеса исследование указывает на конкретный вид ценности: больше результата и работы, которую раньше пропускали, а не меньше людей, проверяющих код. Самые крупные применения, отладка и понимание кода, это задачи, где человек быстро проверит ответ. Доля 27% новой работы говорит, что продуктивность разработки с ИИ проявляется сначала в инструментах и исправлениях, до которых ни у кого не доходили руки.
Anthropic отмечает ограничения. У ее инженеров ранний доступ к новым инструментам, они работают в относительно стабильной области, а выборка опроса мала. Компания говорит, что внутри изучает, как сохранить технические знания, наставничество и развитие карьеры в рабочей среде с ИИ.
Вопросы и ответы
Какую часть работы инженеры Anthropic делают с Claude?
Они сообщают, что используют Claude в 60% своей работы. Большинство говорит, что может полностью делегировать только 0-20% работы, потому что по-прежнему проверяют результат Claude.
Показывает ли исследование, что ИИ заменяет инженеров?
В его выводах нет. Оно показывает, что инженеры делают больше, включая задачи, которые иначе пропустили бы, и при этом контролируют результат. Некоторые задавались вопросом, не автоматизируют ли они в итоге собственную работу.
Какие задачи по коду инженеры отдают ИИ?
Задачи, которые легко проверить, малозначимые или скучные. Отладка и понимание кода самые частые ежедневные применения, а реализация новых функций выросла с 14% до 37% использования Claude Code.
Взгляд MOZGII
Как бы мы это построили
Исследование описывает помощника по коду, который лучше всего работает на задачах, которые человек быстро проверит: найти ошибку, объяснить старый код, собрать небольшую панель. Если бы мы внедряли инструмент вроде Claude Code в команду разработки, мы бы начали с этого. Сначала мы отдали бы ему отладку и чтение кода, а решения по проектированию оставили бы людям, пока команда не поверит в его работу на небольших задачах.
Измерять мы бы стали не только скорость. Исследование показывает рост результата при том, что доля работы, которую можно полностью передать, остается небольшой. Поэтому мы бы считали, сколько в каждом изменении проверяющему пришлось исправить до слияния. Эта цифра, доля изменений, написанных ИИ и принятых без переделки, та, за которой мы бы следили: она показывает, экономит ли инструмент время проверки или только переносит его.
Слабое место обучение. Когда помощник отвечает на каждый вопрос, младшие инженеры реже спрашивают коллег и меньше практикуются. Мы бы выделили часть работы, которую люди делают без помощника, и ставили бы младших и старших инженеров в пары на проверках. Следующим шагом мы бы построили простой журнал того, какие типы задач команда делегирует каждый месяц, чтобы руководители видели рост или падение доверия, а не гадали.
Источники
Откуда взяты факты этой новости.