Автор: Garry's List
Компиляция: Deep Tide TechFlow
Введение от Deep Tide: Anthropic недавно опубликовала самое полное на сегодня исследование реального использования AI Agent. Ключевые данные: разработка программного обеспечения занимает почти 50% вызовов инструментов Agent, в то время как медицина, юриспруденция, образование и другие 16 вертикальных областей вместе составляют меньше половины оставшегося, причём доля каждой области не превышает 5%.
Это не сигнал о насыщении рынка, а карта для 300 вертикальных AI-единорогов — что ещё более ценно, в статье приводится контр интуитивное открытие: модель уже может работать автономно почти 5 часов, но пользователи на самом деле позволяют ей работать только 42 минуты. Этот "дефицит доверия" сам по себе является следующей продуктовой возможностью.
Полный текст ниже:
Разработка программного обеспечения составляет почти 50% всех вызовов инструментов AI Agent. Медицина, юриспруденция, финансы и другие 16 вертикальных областей практически не затронуты, каждая из них менее 5%. Это означает, что ждут своего создания 300 вертикальных AI-единорогов.
Если бы я сегодня начинал бизнес, я бы смотрел на красную область на той гистограмме выше, пока не увидел бы своё будущее.
Основатель Box Аарон Леви сказал:
Эта диаграмма — хорошее напоминание о том, насколько велики возможности в сфере AI Agent прямо сейчас.
Конечно, будет много горизонтальных возможностей для Agent, но также много рабочих процессов требуют глубоких предметных знаний, чтобы действительно помочь пользователям автоматизировать уникальные процессы в их вертикали.
Шаблон таков: создавайте Agent-программное обеспечение с доступом к проприетарным данным, чтобы эффективно связывать пользователей и Agent для обработки рабочих процессов, обладающее возможностями глубокого контекстного инжиниринга для конкретной области, а также способностью推动 управление изменениями на стороне клиента.
В настоящее время во многих областях всё ещё существуют огромные пробелы.
Разработка программного обеспечения занимает половину всей активности AI Agent. Другая половина распределена по 16 вертикальным областям, ни одна из которых не превышает 9%. Медицина — 1%, юриспруденция — 0.9%, образование — 1.8%. Это не насыщенные рынки, это рынки, которых почти не существует.
Anthropic только что опубликовала самое полное на сегодня исследование реального использования AI Agent. Ключевое открытие: разработка ПО составляет 49.7% вызовов инструментов Agent через их API. Заключение, похороненное глубже: всё остальное — это голубой океан.
Отставание во внедрении
Есть одна цифра, которая должна волновать предпринимателей: возможности модели уже далеко превосходят границы того, чему пользователи готовы ей доверять.
Оценка возможностей METR показывает, что Claude может решать задачи, на которые человеку потребовалось бы почти пять часов. Но при реальном использовании длительность сессии на 99.9-м процентиле составляет всего около 42 минут. Этот разрыв — между тем, что ИИ может делать, и тем, что мы ему позволяем — это огромная возможность.
Рис.: Максимальная продолжительность обучения Claude Code почти удвоилась за три месяца. Это повысило не только возможности, но и доверие.
Источник:x.com
С октября 2025 года по январь 2026 года длительность одной сессии на 99.9-м процентиле почти удвоилась — с менее чем 25 минут до более чем 45 минут. Рост был стабильным across всех версий моделей. Это не только то, что модели стали сильнее, но и то, что пользователи раз за разом учились в процессе использования, постепенно расширяя доверие к Agent.
"С августа по декабрь показатель успешности Claude Code в самых сложных задачах внутренних пользователей удвоился, в то же время количество человеческих вмешательств за сессию сократилось с 5.4 до 3.3."
Возможности уже есть, внедрение ещё не поспевает. Это не проблема, а продуктовая возможность.
Как эволюционирует доверие
Среди новых пользователей 20% автоматически одобряют действия Claude Code. К 750-й сессии более 40% сессий работают в режиме полного автоматического одобрения. Но есть контр интуитивное открытие: опытные пользователи, наоборот, чаще вмешиваются, а не реже. Новые пользователи вмешиваются в 5% раундов, старые — в 9%.
Рис.: Доверие — это навык, который накапливается. Новые пользователи автоматически одобряют 20% сессий. К 750 сессиям эта доля превышает 40%.
Изображение: Anthropic
Источник: x.com
Это не противоречие, а смена стратегии надзора. Новички поэтапно утверждают действия до их выполнения, опытные пользователи сначала授权 (дают разрешение), а затем вмешиваются в случае проблем — они перешли от предварительного утверждения к активному мониторингу.
Вот открытие, на которое стоит обратить внимание на уровне безопасности: в сложных задачах Claude Code主动 запрашивает разъяснения более чем в два раза чаще, чем люди主动 вмешиваются. Agent приостанавливается для подтверждения, а не мчится до конца. Это особенность, а не дефект.
"Ключевой вывод этого исследования: автономия, которую Agent осуществляет на практике, строится совместно моделью, пользователем и продуктом. Claude останавливается и задаёт вопросы, когда не уверен, тем самым ограничивая свою самостоятельность. Пользователи строят доверие в процессе collaboration с моделью и соответствующим образом调整 свою стратегию надзора."
Подход Леви к вертикальному ИИ
Аарон Леви указал на огромное богатство и ценность, которые ждут своего раскрытия: создавайте Agent-ПО с доступом к проприетарным данным, чтобы оно действительно решало реальных людей и проблемы, наполняйте его контекстом для максимизации интеллектуального вывода, и — это та часть, которую упускает большинство предпринимателей —推动 управление изменениями на стороне клиента.
Именно последнее делает вертикальный ИИ таким трудным для复制рования. Любой может сделать API-обёртку, но немногие могут真正驾驭特有的 рабочие процессы, регуляторные ограничения и организационное сопротивление, присущие, например, медицинским счетам, юридическому обнаружению или утверждению строительных разрешений.
SaaS за последние десятилетия рос в десять раз каждые десять лет. За последние 20 лет более 40% венчурных инвестиций пошло в SaaS-компании. В этой индустрии родилось более 170 SaaS-единорогов. Логика проста: у каждого из этих единорогов ждёт своего появления версия для вертикального ИИ. И ИИ-версия может быть в десять раз больше, потому что она заменяет не только software, но и операторов.
Сущность совместного построения
Ключевое открытие Anthropic заслуживает пристального внимания всех, кто участвует в разработке политики ИИ. Автономия — это не inherent свойство модели, а нечто, совместно构建ляемое моделью, пользователем и продуктом. Оценки до внедрения не могут это уловить,你必须 измерять это в реальном использовании.
Официальное заявление Anthropic:
Разработка программного обеспечения составляет около 50% вызовов инструментов Agent через наш API, но мы также видим, как появляются другие отрасли. По мере того как границы риска и автономии продолжают расширяться, мониторинг после развёртывания становится критически важным. Мы призываем других разработчиков моделей расширить это исследование.
Цифры на уровне безопасности обнадёживают: 73% вызовов инструментов имеют человека в цикле, и только 0.8% операций являются необратимыми. Сценарии развёртывания с наивысшим риском — такие как утечка API-ключей или автономные крипто-транзакции — в основном являются оценками безопасности, а не реальными production-средами.
"Нормативные требования, предписывающие конкретные模式 взаимодействия — например, требующие человеческого одобрения каждого操作 — будут создавать трение, не обязательно принося выгоды для безопасности."
Политики, принуждающие к "одобрению каждого действия", убьют выгоды для производительности, не увеличив безопасность. Лучшая цель — обеспечить, чтобы человек мог监控 и вмешиваться, а не предписывать конкретные рабочие процессы утверждения.
Где прячутся единороги
Карта нарисована. Разработкой программного обеспечения уже занимаются. Медицина, юриспруденция, финансы, образование, поддержка клиентов, логистика — 16 вертикальных областей, доля каждой на рынке выражается однозначными числами — все ждут, когда кто-то真正 внедрит предметные знания в Agent.
Ранее родилось 300 SaaS-единорогов, следующие 300 вертикальных AI-единорогов вот-вот появятся. Основатели, которые выберут вертикаль, внедрят предметные знания в Agent и поймут, как驱动 управление изменениями, будут владеть рынком корпоративного программного обеспечения следующего десятилетия.
Модель уже может работать пять часов, пользователи позволяют ей работать только 42 минуты. Это и есть сигнал: мы всё ещё находимся на самом раннем этапе, ещё многое можно построить, и в бесчисленных местах, которые ещё не видели и минуты работы интеллекта.
