12 подписчиков
Синий vs Красный: почему мы используем лишь треть возможностей ИИ
Личный опыт и свежее исследование Anthropic о том, где ИИ мог бы работать, а где работает на самом деле
Два месяца назад я засел за автоматизацию рутины. 24 процесса, из которых 5 сняли с меня внутреннюю тревогу, — особенно ненавижу пропускать оферты по облигациям(были случаи с АФК Системой - неприятно) . Всё сделал через ИИшку.
Казалось бы, вот оно, счастье: бери и автоматизируй. Но, копаясь в отчётах, наткнулся на график, который заставил посмотреть на ситуацию шире.
Исследовательская лаборатория Anthropic (та самая, что сделала Claude) недавно опубликовала первый замер реального проиникновения ИИ в экономику. Они сравнили две цифры:
▪️Теоретическое покрытие (синий) — доля задач, которые LLM могли бы ускорить как минимум вдвое по мнению экспертов.
▪️Наблюдаемое покрытие (красный) — что люди реально автоматизируют с помощью ИИ на платформе Anthropic.
Результат — как пропасть между обещаниями вендоров и реальностью в цеху.
Цифры, которые удивляют
Computer & Math (наши с вами коллеги):
🔹 Теория: 94% задач могут быть ускорены ИИ.
🔹 Реальность: только 33% — люди пока автоматизируют треть от возможного.
Office & Admin:
🔹 Теория: 90%
🔹 Реальность: по графику — сильно ниже (в отчёте точных цифр нет, но визуально не больше 30-40%).
Юристы:
🔹 Теория: ~40%
🔹 Реальность: около 3% — адвокаты пока не спешат доверять составление исков нейросетке.
И так почти по всем категориям, кроме Management (теория 95%, практика 90%) — там разрыв меньше, потому что менеджеры в основном автоматизируют переписку и встречи.
Почему так?
Исследователи Anthropic ввели новую метрику — observed exposure (наблюдаемая подверженность). Она учитывает не только техническую возможность, но и:
▪️ действительно ли задачи выполняются с ИИ в рабочих контекстах;
▪️ идёт ли речь об автоматизации (бот делает всё сам) или об аугментации (человек с помощью ИИ работает быстрее);
▪️насколько эти задачи важны для профессии.
Выяснилась простая вещь: возможности LLM сегодня намного шире, чем их применение. Причины — юридические ограничения, нежелание менять процессы, отсутствие софта, человеческий фактор. Например, задача «выписывать рецепты» технически решается за секунды, но фармацевты пока не используют Claude для этого — слишком много регуляторных рисков.
Что это значит для нас с вами
Мой опыт с 24 процессами — это как раз про движение красного графика в сторону синего. Пока большинство лишь обсуждают «заменит ли ИИ человека», такие ребята берут и автоматизируют конкретные болячки. И это правильно.
Но главный вывод из статьи Anthropic (она вышла 5 марта 2026 года): ИИ пока далёк от своего теоретического потенциала. Разрыв между синим и красным — это зона нашего ближайшего роста. Тот, кто сегодня научится закрывать этот разрыв в своих задачах, завтра получит гигантскую фору.
И да, авторы исследования успокаивают: массовой безработицы из-за ИИ пока нет. Но найм молодых специалистов в автоматизируемые профессии уже замедлился. Так что если вы всё ещё думаете, стоит ли осваивать инструменты — подумайте ещё раз. Красный график будет догонять синий, и лучше быть среди тех, кто его двигает, чем среди тех, кого он оставит за бортом.
По материалам Anthropic Economic Index, март 2026 (картинка, собственно, из статьи)
2 минуты
9 марта