รายงานของ Anthropic พบการจ้างพนักงานระดับจูเนียร์ลดลงและการประชุมเพิ่มขึ้นเมื่อการใช้ Claude มากขึ้น

Anthropic บริษัทผู้พัฒนาโมเดล Claude เผยแพร่รายงานเมื่อวันศุกร์ที่ 16 ตุลาคม 2026 อธิบายว่าโครงสร้างพนักงานและลักษณะงานภายในของบริษัทเปลี่ยนไปอย่างไรในช่วงหนึ่งปีที่ผ่านมา บริษัทระบุว่าได้จัดระบบการทำงานโดยพึ่งพา AI เป็นหลัก และเสนอว่าแนวโน้มภายในของตนอาจสะท้อนให้เห็นว่าการจ้างงาน การจัดองค์กรการทำงาน และความต้องการแรงงานในภาพรวมของเศรษฐกิจอาจเปลี่ยนไปในทิศทางใด

กำลังคนระดับจูเนียร์ที่ลดลง

ตามรายงาน พนักงานระดับจูเนียร์คิดเป็น 21% ของแผนกเทคนิคในต้นปี 2025 แต่ปัจจุบันเหลือเพียง 14% ในกลุ่มพนักงานเทคนิคที่เพิ่งรับเข้าใหม่ สัดส่วนลดลงมากกว่านั้น จาก 27% เหลือ 9% ทีมเทคนิคยังคิดเป็นสัดส่วนที่เล็กลงของบริษัทโดยรวม จาก 61% เหลือ 56%

Anthropic ให้เหตุผลว่าการเปลี่ยนแปลงนี้มาจากปัจจัยสองประการ ได้แก่ ฝ่ายธุรกิจต่าง ๆ ขยายตัวตามธรรมชาติเมื่อบริษัทเติบโต และเครื่องมือเขียนโค้ดที่ทำให้พนักงานที่ไม่ได้ทำงานด้านเทคนิคสามารถสร้างซอฟต์แวร์ได้ด้วยตนเองมากขึ้น

การสำรวจภายในที่จัดขึ้นในเดือนเมษายน 2026 พบว่าพนักงาน 27% รู้สึกว่าทำงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้นเพราะ Claude ขณะที่ 20% ระบุว่าบทบาทของตนเปลี่ยนจากการลงมือทำงานเองไปเป็นการกำกับดูแลอินสแตนซ์ของ Claude วิศวกรคนหนึ่งเปรียบเทียบงานนี้กับการเลี้ยงเด็ก ขณะที่พนักงานอีกคนอธิบายถึงแรงกดดันภายในที่ให้ต้องเร่งทำงานและพึ่ง Claude ในทุกงานอยู่เสมอ

ความสนใจของมนุษย์คือคอขวด

รายงานชี้ว่าความสนใจและการตัดสินใจของมนุษย์กำลังเป็นข้อจำกัดด้านประสิทธิภาพในตอนนี้ เพราะปริมาณข้อความที่ Claude สร้างขึ้นยังต้องให้คนอ่านและคัดแยก Anthropic ยกตัวอย่างว่าจำนวนโค้ดที่เขียนต่อคนเพิ่มขึ้น ดีลที่ปิดได้ต่อพนักงานขายเพิ่มขึ้น และสัญญาที่ดำเนินการได้เพิ่มขึ้น บริษัทยอมรับว่าโค้ดที่มากขึ้นไม่ได้หมายความว่าโค้ดจะดีขึ้นหรือผลลัพธ์ทางธุรกิจจะดีขึ้นโดยอัตโนมัติ แต่กล่าวว่าไม่พบหลักฐานว่าคุณภาพโค้ดลดลง

ข้อมูลปฏิทินที่รายงานอ้างถึงแสดงว่าเวลาประชุมต่อพนักงานเพิ่มขึ้น 20% เมื่อเทียบเป็นรายปี และเพิ่มขึ้น 16% สำหรับผู้มีส่วนร่วมด้านเทคนิค บริษัทโยงเรื่องนี้เข้ากับความจำเป็นต่อเนื่องในความไว้วางใจและความรับผิดชอบของมนุษย์ โดยพนักงานหลายคนย้ำว่าการประสานงานแบบพบหน้าเป็นสิ่งจำเป็น

ข้อค้นพบนี้มาจากผู้พัฒนา AI รายเดียวที่วิเคราะห์ตัวเอง จึงอาจไม่สามารถนำไปใช้กับบริษัทที่นำ AI มาใช้น้อยกว่าได้ทั้งหมด อย่างไรก็ตาม ข้อมูลนี้เพิ่มมุมมองให้กับการถกเถียงที่ยังดำเนินอยู่ว่า งานระดับเริ่มต้นจะเปลี่ยนไปอย่างไรเมื่อเครื่องมือ AI รับงานมากขึ้น