Anthropic представила новые инструменты аналитики, которые позволяют компаниям оценивать, что именно они получают за деньги, потраченные на использование ИИ. Отчёты показывают, над чем работают сотрудники с помощью инструментов компании, какие результаты они получают, сколько это стоит и на каких этапах возникают проблемы. Нововведение призвано помочь бизнесу измерять эффективность внедрения ИИ и контролировать быстро растущие расходы на него.

Для Anthropic это ещё и способ укрепить позиции среди корпоративных клиентов. Финансовые данные, которыми компания поделилась с инвесторами на этой неделе, указывают на успех её инструмента для написания кода Claude Code: во втором квартале он помог компании выйти на операционную прибыль, а показатель чистого удержания выручки от существующих клиентов достиг 900%. Это означает, что в третьем квартале 2026 года те же клиенты принесли компании в девять раз больше выручки, чем годом ранее, рассказывает TechCrunch.

Что компании получат от новых отчётов

Новый набор инструментов Anthropic использует внутреннюю аналитику и опросы сотрудников. Руководители смогут изучать работу команды за выбранный период, оценивать полученные результаты и сопоставлять их со стоимостью использования ИИ. Отчёты также должны выявлять слабые места в рабочих процессах и предлагать способы повысить эффективность.

По умолчанию Anthropic не будет использовать эти данные для обучения своих моделей.

Компания также внедряет общие бюджеты для групп сотрудников. Они позволят командам совместно управлять расходами на токены — единицы обработки текста и других данных языковыми моделями, от количества которых во многом зависит стоимость использования ИИ.

Таким образом, Anthropic пытается решить одну из главных проблем корпоративного внедрения искусственного интеллекта: компании всё активнее используют ИИ-инструменты, но далеко не всегда могут доказать, что полученная выгода оправдывает расходы.

Расходы на ИИ растут быстрее, чем компании успевают их оценивать

Масштаб проблемы иллюстрирует новый отчёт компании Jellyfish, разработчика инструментов для команд, создающих программное обеспечение. Исследование основано на данных об использовании агентных инструментов программирования 276 тысячами пользователей.

По данным Jellyfish, Claude Code и другие инструменты на моделях Anthropic остаются наиболее распространёнными среди изученных решений. На них приходится почти треть всех предлагаемых изменений кода, отправляемых на проверку.

При этом с начала 2026 года расходы на такие инструменты выросли в десять раз. Теперь они составляют около 2% совокупных затрат на разработку программного обеспечения.

«Даже если 2% кажутся небольшой долей, десятикратный рост — это то, чего большинство финансовых директоров не закладывали в свои планы», — отметил главный научный сотрудник Jellyfish Николас Арколано в разговоре с TechCrunch. По его словам, компании постепенно приходят к пониманию, что недостаточно просто тратить деньги на ИИ: необходимо оптимизировать расходы и добиваться измеримых результатов.

Новые отчёты Anthropic ориентированы именно на эту задачу. Они должны помочь бизнесу понять, какие сценарии использования ИИ действительно работают, а какие требуют пересмотра.

Почему корпоративные клиенты не спешат менять инструменты

Anthropic занимает сильные позиции на корпоративном рынке, и её преимущество объясняется не только качеством моделей. Важную роль играют уже выстроенные рабочие процессы, интеграция инструментов в инфраструктуру компании и привычки сотрудников.

Летом запуск новой модели Astra от OpenAI выглядел потенциальной угрозой для Anthropic, однако пока это не привело к заметному замедлению распространения её продуктов среди корпоративных клиентов.

Николас Альбарран, руководитель направления ИИ-продуктов Jellyfish, рассказал TechCrunch, что Codex от OpenAI стал заметнее в данных компании после выхода Astra. При этом, по его словам, обсуждения в социальных сетях создают впечатление более острой конкуренции, чем та, которую показывают реальные корпоративные внедрения.

Anthropic удалось закрепиться в компаниях благодаря тому, что её инструменты хорошо работали, а пользователи успели выстроить вокруг них стандартизированные процессы. В результате у заказчиков зачастую нет достаточно веских причин для перехода на альтернативу.

Чем глубже ИИ-инструмент встроен в работу организации, тем дороже может обходиться его замена. Даже если конкурирующие продукты в целом похожи, у них остаются различия в поведении и настройках, в том числе в обработке файлов вроде agent.md, которые используются для задания инструкций агентам программирования.

От аналитики к сопровождению клиентов

Удержанию корпоративных заказчиков помогают не только технологии. Крупные разработчики ИИ активно инвестируют в команды инженеров, которые работают непосредственно внутри организаций-клиентов. Такие специалисты, известные как forward-deployed engineers (FDE), помогают внедрять инструменты, адаптировать их к существующим процессам и добиваться первых результатов.

Новые отчёты Anthropic можно рассматривать как более лёгкую версию подобного сопровождения: вместо постоянной помощи специалистов компания предоставляет клиентам данные, которые позволяют самостоятельно находить проблемы и улучшать рабочие процессы.

Для бизнеса это становится особенно актуальным на фоне стремительного роста расходов на ИИ. Пока компании экспериментируют с агентными инструментами, увеличение потребления токенов может происходить быстрее, чем формируются бюджеты и методы оценки эффективности.

Для Anthropic задача двойная: доказать, что её продукты приносят измеримую пользу, и сделать переход к конкурентам менее привлекательным. Если новые инструменты помогут заказчикам лучше контролировать расходы и получать более предсказуемые результаты, они могут укрепить привязанность корпоративных клиентов к экосистеме компании.