Anthropic की रिपोर्ट: Claude के बढ़ते उपयोग के साथ जूनियर भर्तियाँ घटीं और बैठकें बढ़ीं

Claude मॉडल बनाने वाली कंपनी Anthropic ने शुक्रवार, 16 अक्टूबर 2026 को एक रिपोर्ट प्रकाशित की, जिसमें बताया गया कि पिछले एक साल में उसके अपने कर्मचारियों की संरचना और काम की प्रकृति कैसे बदली है। कंपनी का कहना है कि उसने अपने वर्कफ़्लो को AI के आसपास भारी रूप से गढ़ा है, और तर्क देती है कि उसके आंतरिक रुझान व्यापक अर्थव्यवस्था में भर्ती, कार्य-संगठन और श्रम की माँग में आने वाले बदलावों की ओर इशारा कर सकते हैं।

कम जूनियर कर्मचारी

रिपोर्ट के अनुसार, 2025 की शुरुआत में तकनीकी विभागों में जूनियर स्तर के कर्मचारी 21% थे, जो अब घटकर 14% रह गए हैं। नई तकनीकी भर्तियों में गिरावट और भी तीखी रही, 27% से घटकर 9%। कंपनी में कुल मिलाकर तकनीकी टीमों का हिस्सा भी घटा है, 61% से 56% तक।

Anthropic इस बदलाव के पीछे दो कारण बताती है: कंपनी के बढ़ने के साथ व्यावसायिक कार्यों का स्वाभाविक विस्तार, और कोडिंग टूल्स जो गैर-तकनीकी कर्मचारियों को भी खुद सॉफ़्टवेयर बनाने में अधिक सक्षम बना रहे हैं।

अप्रैल 2026 में हुए एक आंतरिक सर्वेक्षण में पाया गया कि 27% कर्मचारियों को Claude की वजह से अपने काम में अधिक उत्पादकता महसूस हुई, जबकि 20% ने कहा कि उनकी भूमिका अब खुद काम करने से बदलकर Claude के कई इंस्टेंस की निगरानी करने की हो गई है। एक इंजीनियर ने इसकी तुलना बच्चों की देखभाल से की, और एक अन्य कर्मचारी ने हर काम के लिए Claude पर निर्भर रहने और तेज़ी से आगे बढ़ने के लगातार आंतरिक दबाव का वर्णन किया।

इंसानी ध्यान बनी बाधा

रिपोर्ट का सुझाव है कि अब मानवीय ध्यान और विवेक उत्पादकता को सीमित कर रहे हैं, क्योंकि Claude द्वारा बनाए गए टेक्स्ट की मात्रा को अब भी लोगों को पढ़ना और छाँटना पड़ता है। Anthropic प्रति व्यक्ति अधिक कोड लिखे जाने, प्रति सेल्स प्रतिनिधि अधिक सौदे पूरे होने और अधिक अनुबंधों के संसाधित होने की ओर इशारा करती है। कंपनी स्वीकार करती है कि अतिरिक्त कोड अपने-आप बेहतर कोड या बेहतर व्यावसायिक परिणामों में नहीं बदलता, लेकिन उसका कहना है कि उसे कोड की गुणवत्ता में गिरावट का कोई सबूत नहीं मिला।

रिपोर्ट में उद्धृत कैलेंडर डेटा दिखाता है कि प्रति कर्मचारी बैठकों का समय साल-दर-साल 20% बढ़ा है, और तकनीकी योगदानकर्ताओं के लिए 16%। कंपनी इसे मानवीय विश्वास और जवाबदेही की निरंतर आवश्यकता से जोड़ती है, और कर्मचारी बार-बार आमने-सामने के समन्वय को आवश्यक बताते रहे हैं।

ये निष्कर्ष एक ही AI डेवलपर के अपने आप का विश्लेषण करने से आए हैं, इसलिए ये उन कंपनियों पर लागू न भी हों जो AI को कम आक्रामक ढंग से अपनाती हैं। फिर भी, ये आँकड़े इस चल रही बहस में नया डेटा जोड़ते हैं कि AI उपकरण जब अधिक काम अपने हाथ में लेते हैं, तो प्रवेश-स्तर की नौकरियों का क्या होता है।