Stel een ingenieur voor op dinsdagochtend om negen uur, een voor dit artikel verzonnen persoon. Ze heeft elf agentsessies openstaan. Vier zijn klaar en wachten tot ze leest wat ze hebben geschreven. Twee zijn gestopt bij een vraag die alleen zij kan beantwoorden. Eén ligt sinds vrijdag stil omdat die beleefd vroeg of een map mag worden verwijderd. Ze vragen allemaal met dezelfde urgentie aandacht. Sinds het ontbijt heeft ze geen regel code geschreven en ze is het traagste onderdeel in de kamer.

De scène is verzonnen, maar de werking komt uit een rapport dat de economen van Anthropic op 16 oktober publiceerden. Nathan Wilmers, Regina Catipon, Maxim Massenkoff en Peter McCrory gebruikten de eigen gegevens van het bedrijf over personeel, AI-gebruik, productie, agenda’s en wervingsbeslissingen, plus zeventien werknemersinterviews. Ze onderzochten wat AI met werk heeft gedaan binnen het bedrijf dat het bouwt. Hun antwoord bestaat uit twee delen die ongemakkelijk naast elkaar staan. De productie per persoon is sterk gestegen. Het aandeel technische junioren dat het bedrijf binnenhaalt, is nog sneller gedaald.

Het aandeel junioren in aanwervingen daalde van 27 naar 9 procent

Volgens het rapport daalde het aandeel juniorwerknemers op de technische afdelingen van Anthropic sinds begin 2025 van 21 naar 14 procent. Het aandeel junioren in technische aanwervingen zakte van 27 naar 9 procent. Gesprekken over minder vraag naar technisch juniorpersoneel begonnen in januari 2026 bij teams die het sterkst op Claude steunden en ontdekten dat code schrijven en fouten vinden steeds meer konden worden overgedragen. Een geïnterviewde zei dat de prestatiewinst van het model voor prestatie-ingenieurs “vrijwel van de ene op de andere dag veranderde wat we zochten”. In april legden engineering- en onderzoeksteams minder nadruk op werving voor technische functies in lagere schalen. In een enquête die maand zei ongeveer een derde van de managers voor machine learning en een vijfde van de managers voor softwareontwikkeling minder mensen aan te nemen vanwege AI.

Het bedrijf krimpt niet. Het is in een jaar verdrievoudigd. Volgens de auteurs haalt het twee tot vier keer zoveel omzet per werknemer binnen als Meta en Google op dezelfde leeftijd van vijf jaar, een vergelijking op basis van interne gegevens van Anthropic en de jaarverslagen van beide rivalen. Het technische aandeel van alle werknemers daalde van 61 naar 56 procent doordat werving voor verkoop, financiën en personeelswerving sneller groeide. De auteurs stellen niet dat iedere verschuiving door AI komt. Een deel is volgens hen simpelweg een groeiend bedrijf dat bedrijfsfuncties toevoegt.

Agenten werkten zes uur voor elk menselijk uur

De telemetrie achter de productiviteitsclaim is even uitgesproken als de wervingscijfers. In maart 2026 overtroffen autonome en interactieve agenturen samen voor het eerst de menselijke werkuren. Als alleen agenten worden geteld die individuele werknemers aansturen, was de verhouding in augustus zes agenturen voor elk menselijk uur. De menselijke uren zijn daarbij een aanname: het personeelsaantal maal veertig uur per week.

De productie volgde. Codecommits per ingenieur lagen op vijfmaal het tempo van zes maanden eerder. Juristen verwerkten meer contracten, medewerkers crediteurenadministratie meer facturen en verkopers sloten meer deals. De auteurs weten dat een bedrijf met een sterk model gemakkelijker verkoopt. Daarom vergeleken ze personen in dezelfde maand: 192 ingenieurs die programmeeragenten gingen gebruiken met 74 die dat niet deden. De hoeveelheid toegevoegde code per ingenieur steeg sterk na invoering. Ze vergeleken ook code van een persoon met code van diens eigen agent, in dezelfde maand en map, en vonden geen verschil in hoe vaak regels later werden verwijderd of teruggedraaid. Ze voegen twee kanttekeningen toe. De invoering was niet willekeurig: mensen die aan een groot project beginnen, kunnen juist degenen zijn die hulpmiddelen gaan gebruiken, en wie overstapte op volledig autonome agenten verhoogde zijn productie daarvoor al. Bovendien zijn dit benaderingen van kwaliteit, geen oordeel erover.

Menselijke aandacht is het knelpunt

De treffendste bevinding betreft wat de snelheid met mensen doet. In interactieve sessies wachten agenten ongeveer 80 procent van de sessie op een persoon. Door agentuitvoer naar woorden om te rekenen bij een gemiddelde leessnelheid, schatten de auteurs dat zelfs niet-technische werknemers meer dan een halve werkweek nodig zouden hebben om alles te lezen wat hun Claude-sessies produceren. Een ingenieur beschreef “een leger Claudes, die allemaal mijn aandacht vragen”. Een ander vergeleek het met oppassen, waarbij ieder kind zijn zorgen op hetzelfde volume uit.

Mensen reageren door tools te bouwen. Vaste schriftelijke agentinstructies groeiden van enkele honderden in juli 2025 naar 8.500 een jaar later. Het aandeel van de interactieve werknemerssessies dat opging aan wat de auteurs metawerk noemen, zoals specificaties voor uitvoeringen met meerdere agenten schrijven, één agent een andere laten beoordelen en pipelines bewaken, steeg van 10 procent in het najaar van 2025 naar 22 procent in het voorjaar van 2026. De werving veranderde mee. In beoordelingsformulieren van sollicitatiegesprekken verdrievoudigden vermeldingen van creatief AI-toolgebruik bij technische functies en verviervoudigden ze bij niet-technische functies vergeleken met 2024. De grootste stijging bij technische kandidaten zat in opmerkingen over zelfstandigheid en oordeelsvermogen, terwijl domeinexpertise minder werd besproken.

Menselijk contact verdween niet. De mediane werknemer besteedt 20 procent meer tijd aan vergaderingen dan een jaar geleden. Bij technische medewerkers zonder managementfunctie is die stijging 16 procent, al verklaart de groei van het bedrijf een deel daarvan.

Wat het bedrijf doet en welke vragen openblijven

De auteurs noemen drie volgens hen belangrijke kenmerken van de aanpak van Anthropic: breed aandelenbezit onder werknemers, een vroeg waarschuwingssysteem dat bedreigde banen volgt en voorrang voor het verplaatsen van mensen naar andere rollen. Werknemers die minstens een jaar in dienst waren, wisselden in iedere maand van 2026 met 50 procent meer kans van afdeling dan in 2025. De auteurs noemen ook een prijs: toezeggingen om bestaand personeel elders onder te brengen kunnen een werkgever terughoudend maken om nieuwe mensen een kans te geven.

Vervolgens benoemen ze zelf het ongemakkelijke deel. Geen van deze maatregelen pakt volgens hen de vertraging in juniorwerving rechtstreeks aan. Bescherming voor bestaande werknemers “helpt degenen die om te beginnen niet zijn aangenomen niet”. Het rapport is bovendien het eigen verslag van één bedrijf, geschreven door zijn eigen economen. Er is geen externe vergelijkingsgroep en het betreft een onderneming met een stijgende waardering en ongewoon vroege toegang tot haar eigen tools.

Extern bewijs wijst op grover niveau dezelfde kant op. Een op 12 augustus herziene studie van Stanford Digital Economy Lab gebruikt ADP-loongegevens van miljoenen Amerikaanse werknemers tot en met juni 2026 en vindt geen bewijs voor brede verdringing van banen. Ze vindt wel dat de werkgelegenheid van 22- tot 25-jarigen in aan AI blootgestelde beroepen 19 procent onder het niveau ligt dat zou zijn bereikt als ze gelijke tred had gehouden met minder blootgestelde leeftijdsgenoten. De kloof ontstaat vooral door minder aanwervingen, niet door vertrek. De eigen studie van Anthropic uit december 2025 onder zijn ingenieurs had de zorg van de andere kant belicht: sommigen vreesden dat leren moeilijker wordt wanneer produceren gemakkelijk is.

De plek aan tafel

Terug naar de denkbeeldige ingenieur en haar elf sessies. Ze is niet overbodig. Het rapport suggereert dat zij de schaarse factor is en dat het bedrijf zijn inspanningen richt op meer waarde uit haar tijd halen. Wat het rapport haar niet kan vertellen, is waar de volgende persoon zoals zij vandaan komt als de eerste trede, die ooit ingenieurs met haar oordeelsvermogen voortbracht, nu het minst wordt geworven. De economen sluiten af met een oproep tot omscholing en inkomenssteun door de overheid, naast wat werkgevers doen. Haar bureau in het verhaal zal sneller vol blijven lopen dan ze het kan leegruimen. Of iemand wordt opgeleid om naast haar te zitten, blijft in de gegevens een open vraag.

Referenties

  • Brynjolfsson, E., Chandar, B., & Chen, R. (2026, revised 12 August). Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence. Stanford Digital Economy Lab. digitaleconomy.stanford.edu
  • Huang, S., Seethor, B., Durmus, E., Handa, K., McCain, M., Stern, M., & Ganguli, D. (2025). How AI is transforming work at Anthropic. Anthropic. anthropic.com
  • Wilmers, N., Catipon, R., Massenkoff, M., & McCrory, P. (2026). How employment is changing at Anthropic. The Anthropic Institute. anthropic.com