Anthropic опубликовала отчёт, в котором утверждает, что главным фактором успеха при работе с ИИ-агентами для программирования оказывается не владение кодом, а понимание самой задачи.
Вывод основан на анализе около 400 тысяч сессий сервиса Claude Code, проведённых примерно 235 тысячами пользователей с октября 2025 по апрель 2026 года.
В типичной сессии человек принимает около 70% решений о том, что делать, тогда как агент берёт на себя примерно 80% решений о том, как это сделать. Иными словами, человек ставит задачу, а ассистент выбирает способ её выполнения.
Чем глубже пользователь разбирается в предметной области, тем больше работы агент выполняет по одной команде. По оценке команды, у новичков одна реплика запускает в среднем около 5 действий ИИ и порядка 600 слов ответа, у экспертов - вдвое больше действий и впятеро больше текста.
Уровень владения при этом определялся не должностью, а тем, насколько точно человек формулирует требования и замечает ошибки агента.
🟡Отдельный вывод касается профессий
При написании кода представители разных специальностей добиваются результата почти так же часто, как профессиональные программисты - все крупные профгруппы укладываются в 7 процентных пунктов от показателей инженеров.
В то же время разрыв между новичками и более опытными заметен. По критерию "подтверждённого успеха" сессии новичков завершались удачно в 15% случаев, а пользователей среднего уровня и выше - в 28–33%.
🟡Структура работы за 7 месяцев изменилась
Доля сессий, посвящённых исправлению ошибок, упала с 33% до 19%.
Выросла доля задач, связанных с запуском и настройкой программ, анализом данных и подготовкой текстов.
Оценочная стоимость типичной задачи, рассчитанная через сравнение с расценками на биржах фриланса, поднялась в среднем примерно на 25%.
🔜 Описания методик, профилей и запросов - в приложении к отчету.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Coding #Research #Anthropic