Пару месяцев назад на Хабре вышла статья, где мой коллега разбирал, почему ИИ пока не видно в статистике производительности и как это должны исправить виртуальные сотрудники. Теория выглядела складно. В ней один разработчик управляет роем агентов, благодаря которым издержки на координацию падают, а человек выходит из бесконечной цепочки проверок.
О таких виртуальных сотрудниках сейчас много говорят и аналитики Gartner, и HR-директора, правда, чаще всего в виде прогнозов. Anthropic же пошла другим путем и 16 октября опубликовала отчет о том, как эта теория работает у нее самой на практике.
Рой агентов действительно появился. Но что в этом новом мире стало с людьми и нужны ли теперь будут джуны? Давайте искать на это ответы.
В статье разберемся в нюансах отчета и заодно выясним, что из этого может пригодиться бизнесу, который только собирается нанимать «виртуальных сотрудников».
Что исследовали и как сравнивали
Отчет подготовили экономисты Anthropic Institute. Они собрали внутренние данные о найме, телеметрию агентов и метрики выработки, поговорили с 17 сотрудниками, просмотрели календари, изучили переписку в Slack и карточки с отзывами интервьюеров. В общем, работу проделали серьезную, чтобы показать нам внутрянку компании. Но есть в этом некая доля субъективности, ведь Anthropic продает агентов и активно использует собственные модели в работе, то есть в отчете она оценивает собственный продукт.
А что еще не так?
Абсолютной численности сотрудников в отчете нет, только доли, на что обратили внимание в AI Weekly. А в обсуждении на Hacker News, по подсчету daily.dev, к результатам отчета скептически настроены 65% комментариев.
С этой оговоркой теперь посмотрим на сами цифры.
Данные в отчете показали, что в марте 2026-го суммарные часы агентов, «трудоустроенных» в Anthropic, впервые обогнали человеческие. Заметную часть этого времени дают автономные агенты, которые без участия людей пишут тесты, обслуживают инфраструктуру и переводят кодовые базы с одного языка на другой. В исследовательских подразделениях агенты, которых запускают сотрудники, к августу отработали в 19 раз больше часов, чем люди, а в среднем по всем сотрудникам в 6 раз.
Правда, сравниваются здесь разные вещи. Время агента складывается из работы модели и вызовов инструментов без пауз длиннее 30 минут, а часы субагентов суммируются. Время человека считали проще, умножив численность штата на 40 часов в неделю.
Получается, что расчетные часы людей сравнивают с хронометражем агентов, причем у одного агента часов может набраться больше, чем прошло по календарю.
Агенты при этом работают не только с кодом. Персональные ассистенты следят за календарем и почтой, собирают списки дел из входящих и перед каждой встречей присылают справку о том, кто придет и зачем. Почти в половине активных публичных каналов Slack есть агенты.
Первыми стало больно джунам
В начале 2025-го джуны составляли 21% технических сотрудников Anthropic, а среди новых технических наймов их было 27%, то есть больше четверти. Но уже в декабре количество вакансий для начинающих стало резко меньше.
В январе 2026-го внутри компании пошли разговоры о том, что джунов теперь нужно меньше. Заговорили об этом в ключевых технических командах, прежде всего там, где сильнее всех опирались на Claude. Именно в этих командах поняли, что писать код и искать баги все чаще можно поручить модели, и благополучно начали нагружать работой своих виртуальных коллег.
Один из сотрудников вспоминает, что после выхода очередной модели требования к кандидатам в инженеры по производительности поменялись практически за одну ночь.
Дальше события развивались не в пользу людей, и к апрелю инженерные и исследовательские команды перестали делать упор на найм младших специалистов. В опросе того же месяца большинство руководителей ответили, что из-за ИИ ищут людей с другими навыками, а около трети менеджеров в машинном обучении и примерно пятая часть в разработке признались, что действительно стали нанимать меньше новых сотрудников.
К маю 2026-го, на котором заканчиваются данные отчета, доля джунов среди технических сотрудников снизилась с 21 до 14%, а среди новых технических наймов упала с 27 до 9%. Сильнее всего занятость начинающих сократилась в тех ролях, где Claude используют для самых сложных задач.
И в этом есть ирония. В той же статье, которую я упомянул в самом начале, мой коллега приводил данные NBER, по которым продуктивность новичков с ИИ-помощником растет на 34–40%, а у опытных сотрудников почти не меняется. Получается, что ИИ сильнее всего помогает тем, кого Anthropic перестала нанимать.
Но освободившееся место заняли не только агенты.
Технических специалистов в абсолютных числах компания нанимает все больше, но продажи, финансы и рекрутинг растут быстрее, и доля технических отделов в штате за год упала с 61 до 56%. Отчасти это обычное взросление компании. А отчасти нетехнические сотрудники начали писать софт без помощи инженеров. Так, у тех, у кого в начале наблюдения не было ни одного коммита, число сессий с агентами для программирования выросло с 2 в месяц в августе 2025-го до 90 в мае 2026-го.
Похожая история с административными ролями, которые обычно растут вместе с компанией. Ассистенты на агентах, автоматическая проверка заявок и аутсорс поддержки позволили Anthropic расти почти без новых офис-менеджеров. Одна из помощниц руководителя собрала себе агента для расписания и почты и, по ее словам, пришла к выводу, что начальные административные роли Claude перерос. Сама она теперь занимается задачами уровня руководителя аппарата.
Кстати, тех, кто уже работает, компания все чаще стала переводить между отделами вместо найма со стороны. По данным отчета, в 2026-м сотрудники со стажем от года меняли отдел на 50% чаще, чем в 2025-м. Так, команда продуктовых авторов, которая писала приветствия в интерфейсе Claude.ai, весной 2026-го научила агентов писать эти тексты и переключилась на промпты и тесты для моделей.
Так как данные одной компании мало что доказывают, давайте посмотрим на другие исследования.
В августе 2026-го Стэнфордский университет обновил исследование Canaries in the Coal Mine? по зарплатным данным ADP. Оно показало, что занятость 22–25-летних в профессиях, сильно подверженных ИИ, теперь примерно на 19% ниже, чем если бы она росла вровень со сверстниками из менее затронутых профессий. У опытных работников такого разрыва нет. По оценке авторов, похоже, все происходит так же, как в Anthropic: молодых не увольняют, их просто реже нанимают. Сами исследователи подчеркивают, что описывают картину, а не доказывают, что ее вызвал ИИ.
В России картину осложняет общее охлаждение IT-рынка. По данным hh.ru, в феврале 2026-го IT-вакансий стало на 36% меньше, чем годом раньше, а резюме на 30% больше. На одну IT-вакансию приходилось 19,6 резюме, тогда как по рынку в целом 9,8. Почему рынок при этом выглядит сломанным, можно узнать из статьи «Рынок IT-вакансий сломался и ничего не понятно?».
Эти исследования показывают ту же картину, что и в Anthropic, данные совпадают с прогнозом их руководства. В январе 2026-го на Давосском форуме CEO компании Дарио Амодеи повторил свое предупреждение, что ИИ может вдвое сократить число начальных офисных позиций за срок от года до пяти лет. На мой взгляд, отчет выглядит как проверка этого прогноза на собственной компании.
Что стало с людьми?
Если джунов стало меньше, а агентов больше, логично ожидать, что у оставшихся людей работы поубавилось. Но отчет показывает обратное. Выработка растет везде, где ее можно посчитать, а вместе с ней растет и нагрузка.
К маю 2026-го по сравнению с декабрем 2025-го число коммитов на инженера выросло в 5,1 раза, запросов на одного дата-сайентиста и договоров на одного юриста в 3,1 раза, а сделок на продажника в 1,7 раза. Рекрутеры с бухгалтерами тоже не остались в стороне, наймов и счетов на каждого стало больше в 1,4 раза.
Правда, выручка Anthropic за это время росла взрывными темпами, и рост мог обеспечить успех самих моделей, а не агенты у сотрудников. Авторы попробовали это разделить и сравнили 192 инженеров, перешедших на агентов, с 74 коллегами, которые этого не сделали.
Выяснилось, что после перехода инженеры действительно пишут заметно больше кода. Но сколько из этих коммитов дошло до пользователей, отчет не говорит. А в работе NBER Writing Code vs. Shipping Code, на которую ссылаются сами авторы, автономные агенты дают плюс 240% к коммитам, но лишь плюс 30% к релизам. Выигрыш на отдельной задаче съедают узкие места дальше по цепочке, прежде всего ревью и решения о выпуске. Это то самое медленное звено системы по теории ограничений Голдратта, о котором писал мой коллега.
Ну и главное — «бутылочным горлышком» здесь выступает человек, так как в интерактивных сессиях около 80% времени агент ничего не делает, а ждет ответа от сотрудника.
Еще одна проблема заключается в объеме. Авторы взяли все, что агенты за неделю выдают одному сотруднику в рабочих диалогах, перевели из токенов в слова и прикинули, сколько времени займет все это прочитать при обычной скорости чтения.
Выяснилось, что нетехническим сотрудникам, например маркетологу, чтобы прочитать все, что ему за неделю написали агенты, понадобилось бы около 12 часов, почти треть рабочей недели. Финансисту потребовалось бы уже 43 часа, то есть больше, чем вся его 40-часовая рабочая неделя.
А вот инженерам и исследователям не помогли бы даже ежедневные круглосуточные дежурства без сна и отдыха. К апрелю 2026-го агенты выдавали каждому из них столько текста, что на чтение ушло бы 424 часа в неделю. Это больше 10 рабочих недель, и в 2,5 раза больше, чем вообще есть часов в неделе (168).
Конечно, прочитать все это невозможно, поэтому сотрудники начали автоматизировать и чтение. Так, к июлю 2026-го в компании появилось 8500 постоянных письменных инструкций для агентов, хотя годом ранее их было всего несколько сотен.
Один инженер завел агента-секретаря, который сортирует запросы остальных агентов. Другой написал своей команде Claude перформанс-ревью и предложил обсудить, что в их общении работает, а что нет. Один из юристов компании теперь пишет правовые схемы, которые найдут агенты клиентов, и называет это SEO для юридических консультаций.
Авторы отчета называют все это метаработой, то есть работой не над задачей, а над тем, чтобы ее хорошо сделали агенты. Ее доля в сессиях среднего сотрудника выросла с 10% осенью 2025-го до 22% весной 2026-го. В апрельском опросе 20% сотрудников написали, что их роль сместилась от выполнения работы к управлению Claude.
В то же время у виртуальных сотрудников появились свои требования к живым коллегам. Это касается решений, принятых на встрече без протокола. Агенты их попросту не видят и продолжают работать по устаревшим вводным.
Один сотрудник рассказывает, что его имя когда-то стояло в документе про фирменный мерч Claude, но обязанности давно поменялись, документ никто не обновил, и агенты продолжали нести ему запросы про футболки и кружки. Поэтому сегодня работа в личке и на созвонах без протокола в компании не приветствуется.
При этом задачи, которые сотрудники поручают агентам, становятся все сложнее. Как только выходит новая внутренняя модель, люди сразу дают ей работу потруднее. Доля задач, которые для прежней модели входили бы в 10% самых сложных, после релиза вырастает с 10 до 13% и держится на этом уровне несколько недель. Один из сотрудников описывает это как вечное давление двигаться максимально быстро и использовать Claude для всего.
Сами сотрудники Anthropic считают, что к 2030-му ИИ сможет выполнять 75% их текущей работы. В то время как в целом по США этот показатель, по данным того же Anthropic, составляет лишь 28%.
Кого теперь берут на работу
Раз джунов нанимают меньше, а оставшимся приходится управлять армией агентов, меняются и требования к кандидатам.
Авторы отчета прогнали через классификатор карточки с отзывами интервьюеров о тысячах сотрудников, нанятых с 2024-го. Умение работать с ИИ в 2024-м упоминали примерно в 5% оценок на технические роли и в 7% на нетехнические. К 2026-му эти доли выросли в 3 и в 4 раза.
Интересно то, что сместились сами критерии. В оценках технических кандидатов теперь чаще говорят о самостоятельности и способности принимать решения и реже о предметной экспертизе. Один из руководителей объясняет это так.
«Модели и дальше будут сильны в одном и неожиданно слабы в другом, поэтому мне нужны люди, которых можно будет перебросить на любую область».
По сути, это портрет постиндустриального типа личности, который легко переучивается и не держится за одну роль. Подробнее о нем можно прочитать в статье моего коллеги «Экономика личности: от рабства до ИИ».
Что компания предлагает тем, кто остался
Авторы отчета выделяют три меры, которыми Anthropic пытается удержать баланс.
Первая мера связана с акциями для сотрудников. Если от рядового сотрудника ждут, что он будет управлять агентами и принимать решения уровня вице-президента, его интересы должны совпадать с интересами компании. Правда, Кремниевая долина раздает сотрудникам акции не первое десятилетие, так что новизны тут немного. Авторы и сами признают, что делиться акциями легко, когда оценка компании стремительно растет.
Вторая мера относится к системе раннего предупреждения. Компания отслеживает спрос и производительность по каждой роли и сверяет их с тем, что умеют модели. Когда работа в какой-то роли начинает смещаться, людей заранее переводят туда, где их навыки пригодятся.
Третья мера касается внутренних переводов вместо найма со стороны. Чем быстрее меняются задачи, тем дольше и дороже под каждую искать нового человека на рынке.
Зачем все это, объясняет один из руководителей Anthropic: стрессующий коллектив свою лучшую работу не делает.
Тревога человека, которому приходится постоянно подстраиваться под спрос, хорошо описана в психологии, а под стрессом люди откатываются к менее зрелым способам справляться с задачами. Подробнее об этом мой коллега писал в «Экономике личности». Для компании, где каждый сотрудник управляет армией агентов, это прямой риск.
А вот что в этой ситуации делать джунам, которых тот же Anthropic стал нанимать гораздо меньше, у авторов отчета ответа нет. Они честно признают, что ни одна из трех мер не помогает джунам, и предлагают решать проблему государственной политикой переобучения и поддержки доходов.
Проще говоря, места для начинающих компания сократила у себя сама, а решать, где и как им теперь набираться опыта, предлагает государству.
Что читается между строк
Если посмотреть на отчет с другой стороны, то он рассказывает не о том, как людей заменили виртуальные сотрудники, которые работают в 6 раз больше, а о том, как изменилась работа тех, кто остался.
Да, агенты взяли на себя часть исполнения, но взамен выдали поток задач по координации. Людям прибавилось чтения, ревью, инструкций и эмоционального давления, а вот новых людей на нижние ступени почти перестали брать.
Но это не повод отказываться от виртуальных сотрудников. Просто нужно внедрять их осторожно и с продуманными процессами, потому что компания с агентами по сути получает новую форму и переход для людей стрессовый.
Поэтому из опыта Anthropic можно вынести несколько практичных вещей:
Узким местом станет внимание людей, а не мощность агентов. Если 80% времени агенты ждут ответа сотрудника, покупка новых агентов вряд ли поможет. Сначала стоит решить, кто и когда будет проверять их работу.
Мерить нужно результат, а не активность. Коммитов, писем и отчетов станет больше почти сразу, а вот релизов, по данным NBER, прибавится в разы меньше.
Решения придется фиксировать письменно. Там, где все важное обсуждают в личке и на созвонах без протокола, агенты будут уверенно работать по устаревшим вводным.
Нагрузку на людей нужно планировать заранее. Чтение, ревью и метаработа никуда не исчезают, а переходят к тем, кто остался.
Не стоит сокращать людей раньше, чем агенты докажут, что справляются. Klarna в 2024-м заявляла, что ее чат-бот заменяет 700 операторов поддержки, а позже ее CEO признал, что качество просело, и компания снова стала нанимать людей.
При этом не надо забывать, что опытные инженеры, за которыми сегодня охотятся многие компании, включая Anthropic, когда-то тоже начинали джунами. Без джунов, по сути, рушится вся карьерная лестница в профессии, о чем подробно разбирала моя коллега в отдельной статье, а венчурный фонд SignalFire в своем отчете прямо предупреждает о нехватке руководителей в следующем десятилетии.
Комментарии 0