Anthropic opublikowało 22 października 2026 r. raport o zmianach w pracy w swojej firmie. Opisuje w nim m.in. spadek udziału młodszych pracowników w zespołach technicznych, wzrost udziału agentów AI w wykonywaniu zadań i większą liczbę commitów kodu. To studium jednej firmy, a nie reprezentatywne badanie rynku pracy.
Co raport mówi o zatrudnieniu i pracy agentów
W raporcie Anthropic dwa wskaźniki dotyczące młodszych pracowników spadły, ale mierzą różne rzeczy: udział młodszych osób w zatrudnieniu działów technicznych zmniejszył się z 21% do 14%, a ich udział w nowych rekrutacjach technicznych z 27% do 9%. Zmiany obejmują okres od początku 2025 r. do okresu objętego raportem.
| Miara | Wynik podany przez Anthropic | Co mierzy |
| Udział młodszych pracowników w działach technicznych | 21% do 14% | Udział wśród pracowników tych działów |
| Udział młodszych osób w rekrutacjach technicznych | 27% do 9% | Udział wśród nowych pracowników technicznych |
| Łączne godziny pracy agentów autonomicznych i interaktywnych | Po raz pierwszy więcej niż godzin pracy ludzi w marcu 2026 r. | Łączny czas pracy obu typów agentów |
| Godziny agentów kierowanych przez pojedynczych pracowników w porównaniu z godzinami ich opiekunów | Sześciokrotność w sierpniu 2026 r. | Odrębne porównanie dotyczące agentów wdrażanych przez poszczególnych pracowników |
Wskaźnik 21% do 14% nie opisuje całkowitej liczby pracowników Anthropic. Dotyczy struktury zatrudnienia w działach technicznych. Drugi wskaźnik mówi o składzie nowych rekrutacji, a nie o udziale młodszych osób w całej firmie.
Marcowy wynik i sierpniowa proporcja także opisują różne porównania. W obliczeniu godzin agentów Anthropic uwzględnia czas działania, inferencję i aktywne użycie narzędzi, pomija oczekiwanie dłuższe niż 30 minut i łączy godziny subagentów. Czas pracy ludzi szacuje, przyjmując 40-godzinny tydzień pracy. Sierpniowy stosunek sześć do jednego dotyczy agentów wdrażanych przez pojedynczych pracowników oraz godzin ich opiekunów.
Jak Anthropic zebrało dane
Anthropic połączyło wewnętrzne dane o zatrudnieniu, użyciu AI, wynikach pracy, ankietach, komunikacji, kalendarzach i rekrutacji z 17 wywiadami z pracownikami. Raport opisuje więc szczegółowo praktyki w firmie, która go przygotowała.
Porównanie dotyczące agentów programistycznych objęło 192 inżynierów, którzy zaczęli z nich korzystać, oraz 74 osoby, które tego nie zrobiły. Anthropic zaznaczyło, że wdrażanie narzędzi nie było losowe. Inżynierowie przygotowujący się do dużych projektów mogli częściej po nie sięgać, dlatego takie zestawienie samo nie pokazuje, że to agenci spowodowali różnice w wynikach.
Co wyniki mówią o pracy i produktywności
Anthropic podało, że liczba commitów kodu na inżyniera osiągnęła pięciokrotność poziomu sprzed sześciu miesięcy. Firma zaznaczyła zarazem, że większa liczba commitów nie przesądza o jakości kodu ani o jego wpływie na wyniki biznesowe.
W raporcie wzrósł również udział sesji Claude związanych z „meta-pracą”, czyli m.in. tworzeniem instrukcji dla wielu agentów, przeglądaniem ich odpowiedzi i nadzorowaniem procesów. Od jesieni 2025 r. do wiosny 2026 r. odsetek takich sesji zwiększył się z 10% do 22%. Anthropic oszacowało go na podstawie automatycznego kodowania próbki 2000 krótkich podsumowań czatów. To udział sesji, a nie pomiar części czasu pracy pracowników.
Co badanie rynku pracy mówi o okresie przed ChatGPT
Abstrakt artykułu badawczego opublikowanego w arXiv opisuje rynek pracy w USA. Autorzy podają, że ryzyko bezrobocia w zawodach narażonych na AI zaczęło rosnąć na początku 2022 r. Analiza profili LinkedIn wskazuje też, że absolwenci z roczników od 2021 r. rzadziej rozpoczynali pracę w takich zawodach niż wcześniejsze roczniki, a różnice pojawiły się przed końcem 2022 r., czyli przed premierą ChatGPT.
Autorzy wykorzystali miesięczne dane o ubezpieczeniu od bezrobocia w USA, miliony profili LinkedIn i miliony sylabusów uniwersyteckich. Podali również, że absolwenci z większą liczbą zajęć związanych z LLM krócej szukali pracy po premierze ChatGPT. Gdy podejmowali pierwszą pracę w zawodach silnie narażonych na działanie LLM, otrzymywali wyższe początkowe wynagrodzenie.
Autorzy interpretują te wyniki jako oznakę, że część trudności na rynku pracy mogła mieć źródła wcześniejsze niż generatywna AI. Wskazują też, że premiera ChatGPT nie jest dobrym samodzielnym punktem odniesienia do ustalania wpływu AI na zatrudnienie. Badanie nie rozstrzyga, jaki wpływ AI ma na rynek pracy.
Dlaczego raport nie przesądza o zmianach w całej gospodarce
Dane Anthropic dotyczą jej własnych pracowników, a porównanie wdrażania agentów ma charakter obserwacyjny. Raport nie daje podstaw do uznania opisanych zmian za reprezentatywne dla innych firm ani do przypisania ich samym narzędziom AI.
W relacji The Guardian badacz Morgan Frank powiedział, że premiera ChatGPT nie zbiegła się z dużym wzrostem utraty pracy ani z wyraźnym pogorszeniem wyników. Socjolog Julián Posada krytykował perspektywę raportu i wskazywał na brak niezależnej oceny zewnętrznej. Dylan Baker, główny inżynier badawczy w Distributed AI Research Institute, zakwestionował przedstawianie ludzkiej uwagi jako wąskiego gardła pracy nad oprogramowaniem. Podkreślał społeczny i interpersonalny wymiar projektowania oraz tworzenia oprogramowania.
