Anthropic ponuja bogat vpogled, kako uporaba umetna inteligence že danes spreminja delo in produktivnost

Poročilo temelji na anonimizirani analizi milijona pogovorov s Claude.ai ter milijona ptomptov prek poslovnega API-ja, zbranih novembra 2025. Rezultat je natančnejša slika, kje, kako in za kaj se umetna inteligenca danes uporablja ter kaj to pomeni za delo, produktivnost in neenakosti.

Uporaba UI ostaja koncentrirana predvsem pri programiranju

Kljub širokim zmožnostim sodobnih jezikovnih modelov je uporaba Claude-a še vedno močno osredotočena na omejen nabor opravil. Več kot 3.000 različnih delovnih nalog se sicer pojavlja v podatkih, a zgolj deset najpogostejših predstavlja kar 24 odstotkov vseh pogovorov.

Največ uporabe je povezane s programiranjem in računalniškimi opravili. Naloge, kot je odpravljanje napak v programski kodi same po sebi predstavljajo okoli šest odstotkov celotne uporabe. Pri poslovnih uporabnikih, ki dostopajo prek API-ja, je koncentracija še izrazitejša – deset najpogostejših nalog predstavlja že tretjino vsega prometa.

Avtomatizacija ali sodelovanje?

Poročilo kaže zanimiv preobrat v načinu uporabe umetne inteligence. Po obdobju, ko so uporabniki Claude-a vedno pogosteje prepuščali celotne naloge, se je v zadnjih mesecih znova okrepila t. i. dopolnilna raba.

Novembra 2025 je bilo približno 52 odstotkov pogovorov na Claude.ai takšnih, kjer je uporabnik z modelom sodeloval, prilagajal in preverjal rešitve, medtem ko je avtomatizirana raba predstavljala okoli 45 odstotkov. Pri poslovnih uporabnikih ostaja avtomatizacija prevladujoča, kar odraža programsko naravo teh integracij.

Velike razlike med državami

Uporaba UI je geografsko zelo neenakomerno razporejena. Največjo intenzivnost uporabe beležijo ZDA, Indija, Japonska, Združeno kraljestvo in Južna Koreja. Globalno gledano je stopnja uporabe tesno povezana z višino BDP na prebivalca.

Zanimivo pa je, da se znotraj ZDA razlike med posameznimi zveznimi državami zmanjšujejo. Če se bodo trenutni trendi nadaljevali, bi se lahko uporaba UI na prebivalca v vseh zveznih državah izenačila že v dveh do petih letih – kar je približno desetkrat hitreje od širjenja preteklih prelomnih tehnologij v 20. stoletju.

Višja produktivnost z omejitvami

Anthropic ocenjuje, da uporaba UI danes omogoča občutne časovne prihranke, zlasti pri zahtevnejših nalogah. Naloge, ki bi posamezniku v povprečju vzele več ur, je mogoče z uporabo UI skrajšati na nekaj minut ali desetine minut.

Vendar večja zahtevnost prinaša tudi več tveganj. Uspešnost UI pri daljših in kompleksnejših nalogah postopoma pada. Čeprav so pri interaktivni rabi uspešnosti višje kot pri povsem avtomatizirani rabi, poročilo opozarja, da zanesljivost ostaja ključna omejitev.

Ko se v izračune produktivnosti vključi tudi stopnja uspešnosti, se ocenjeni letni prispevek UI k rasti produktivnosti zmanjša z okoli 1,8 na približno 1 odstotno točko. Kljub temu gre za gospodarsko pomemben učinek.

Katera delovna mesta so najbolj izpostavljena?

Pomembna ugotovitev poročila je, da UI danes največkrat prevzema tiste naloge, ki zahtevajo višjo stopnjo izobrazbe. Povprečna zahtevnost nalog, ki jih opravlja Claude, je višja od povprečja nalog v celotnem gospodarstvu.

To pomeni, da lahko nekatere poklice UI “razbremeni” najbolj zahtevnih delov, kar vodi v spremembo strukture dela. Pri nekaterih poklicih, kot so turistični agenti ali tehnični pisci, to pomeni poenostavljanje preostalih nalog, pri drugih – denimo upravljavcih nepremičnin – pa se poudarek premika k bolj kompleksnim pogajanjem in odločanju.

Znanje kot ključni dejavnik

Ena najbolj izrazitih ugotovitev poročila je skoraj popolna povezava med zahtevnostjo uporabnikovih vprašanj in zahtevnostjo odgovorov, ki jih UI ponudi. Države z višjo stopnjo izobrazbe prebivalstva ne uporabljajo UI le pogosteje, temveč tudi bolj sodelovalno in učinkovito.

To nakazuje, da umetna inteligenca sama po sebi ne zmanjšuje razlik – te lahko celo poveča, če dostop do znanja in sposobnost uporabe UI nista enakomerno porazdeljena.

Poročilo Anthropic Economic Index ponuja redek vpogled v dejanski vpliv umetne inteligence na gospodarstvo danes. Kaže, da UI že zdaj pomembno vpliva na produktivnost in vsebino dela, a njeni učinki niso enakomerni in niso samoumevno pozitivni.

Kako močan bo dolgoročni vpliv, bo odvisno od tega, kako hitro se bodo izboljševale zanesljivost modelov, kako se bodo podjetja odločala med avtomatizacijo in sodelovanjem ter predvsem, ali bodo znanje in veščine za uporabo UI dostopni širšemu krogu ljudi.