Questo studio Anthropic esamina come l'IA, e in particolare Claude Code, stia trasformando il lavoro degli stessi ingegneri software dell'azienda. Si basa su un sondaggio condotto su 132 tra ingegneri e ricercatori, 53 interviste qualitative e un'analisi dei dati di utilizzo interni (agosto 2025, modelli Claude Sonnet 4 e Opus 4). La sua posizione è particolare: osservare gli "early adopters" all'interno della stessa azienda che sviluppa l'IA, probabilmente rappresentativi delle trasformazioni a venire altrove.
I dati sono sorprendenti. I dipendenti dichiarano di utilizzare Claude per il 60% del proprio lavoro e stimano un guadagno di produttività di circa il 50%, da 2 a 3 volte superiore rispetto all'anno precedente. Il dato più notevole: il 27% del lavoro assistito da Claude semplicemente non sarebbe stato svolto altrimenti: progetti più ambiziosi, dashboard "nice-to-have", lavoro esplorativo che non sarebbe conveniente svolgere manualmente. La delega resta comunque supervisionata: solo dallo 0 al 20% del lavoro può essere "delegato integralmente", con la convalida umana ancora richiesta per il lavoro critico.
Le interviste rivelano trasformazioni qualitative profonde. Gli ingegneri sviluppano un'intuizione per la delega: affidare prima i compiti verificabili, a basso rischio o ripetitivi, per poi ampliare gradualmente il perimetro — con il design e il "gusto" che restano, per ora, umani. Gli sviluppatori diventano "full-stack", lavorando con competenza in ambiti che prima non avrebbero osato affrontare. Ma emerge una preoccupazione paradossale: l'atrofia delle competenze profonde necessarie per scrivere e valutare criticamente il codice — "quando produrre risultati è così facile e veloce, diventa difficile prendersi davvero il tempo per imparare".
Anche le dinamiche sociali stanno cambiando: Claude sostituisce i colleghi come primo punto di riferimento per le domande tecniche, riducendo le occasioni di mentorship. Un ingegnere senior riferisce con rammarico che i giovani colleghi non vengono più a chiedergli consiglio. Sul fronte della carriera, i sentimenti sono contraddittori: ottimismo a breve termine (lavoro di livello superiore, gestione di sistemi IA) e preoccupazione a lungo termine ("l'IA finirà per fare tutto e mi renderà obsoleto").
I dati di utilizzo confermano un'autonomia crescente: da 10 a 20 azioni autonome nell'arco di sei mesi, l'utilizzo per la progettazione del codice in aumento dall'1% al 10%, e l'implementazione di nuove funzionalità dal 14% al 37%. L'8,6% dei compiti riguarda la correzione di "papercuts" precedentemente considerati di bassa priorità.
Anthropic ne trae iniziative interne — nuovi modelli di mentorship, mantenimento delle competenze profonde — e sottolinea l'importanza di preparare attivamente la transizione verso un luogo di lavoro potenziato dall'IA, lezioni trasferibili anche ad altre organizzazioni.