Anthropic покажет компаниям, что они получают за расходы на ИИ

Отчёты объединяют внутреннюю аналитику и опросы сотрудников. Руководитель сможет выбрать период и посмотреть, какие задачи выполняла команда, чего удалось добиться, сколько это стоило и на каких этапах возникали трудности. Система также предложит рекомендации по улучшению работы. Кроме того, Anthropic вводит общие бюджеты для команд, чтобы им было проще контролировать расходы на использование моделей.

Потребность в таком контроле быстро растёт. Компания Jellyfish, которая разрабатывает инструменты для инженерных команд, изучила использование ИИ-помощников для программирования среди 276 000 своих клиентов. Выяснилось, что Claude Code и другие инструменты на моделях Anthropic обеспечивают почти треть всех предложенных изменений кода, отправленных на проверку.

Но вместе с популярностью растут и затраты. По данным Jellyfish, с начала 2026 года расходы на эти инструменты увеличились в десять раз. Теперь на них приходится около 2% совокупных затрат на разработку ПО у исследованных клиентов.

«Даже если 2% кажутся небольшой долей, десятикратного роста расходов большинство финансовых директоров не планировали», — рассказал TechCrunch главный научный сотрудник Jellyfish Николас Арколано. По его словам, компании начинают понимать, что просто тратить деньги на ИИ уже недостаточно. Нужно следить за результатами и искать способы повысить отдачу.

Для самой Anthropic корпоративный рынок оказался чрезвычайно успешным. Согласно финансовым данным, представленным инвесторам, во втором квартале 2026 года компания получила операционную прибыль. А показатель удержания чистой выручки достиг 900%: в третьем квартале 2026 года одни и те же клиенты потратили на продукты Anthropic в девять раз больше, чем годом ранее.

Впрочем, рост расходов ещё не означает сопоставимого роста продуктивности. Как отмечает TechCrunch, большинство компаний из списка Fortune 500 пока не видят существенной выгоды от внедрения ИИ. Именно этот разрыв между затратами и результатами Anthropic и пытается сделать более понятным для заказчиков.

Есть и другая причина развивать корпоративную аналитику — удержание клиентов. Летом OpenAI представила модель Astra, после чего её инструмент программирования Codex стал заметнее в статистике Jellyfish. Однако это пока не замедлило распространение решений Anthropic среди корпоративных заказчиков.

Руководитель направления ИИ-продуктов Jellyfish Николас Альбарран объясняет это привычкой компаний к уже работающим инструментам. Многие заказчики потратили немало времени на настройку процессов вокруг Claude Code. Даже если конкурент предложит сопоставимое или более качественное решение, переход потребует новых усилий. У каждой системы есть свои особенности работы с агентами, поэтому просто заменить один инструмент другим не получится.

По мнению Альбаррана, новые отчёты Anthropic могут частично заменить помощь технических консультантов, которых разработчики ИИ направляют непосредственно в компании заказчиков. Вместо постоянного участия специалистов клиенты смогут самостоятельно разбираться в эффективности своих процессов и искать способы улучшить результаты.

При этом Anthropic обещает, что по умолчанию не будет использовать данные, собранные для корпоративных отчётов, при обучении своих моделей.