Нашел статистику как пользователи из разных стран используют Claude для работы.

По данным Anthropic Economic Index, за последние полгода выросла доля «директивной» автоматизации — когда пользователи не просят подсказать, а сразу делегируют выполнение задачи модели: с 27% до 39%. Это постепенная смена режима использования ИИ на «сделай за меня».

В кодинге сдвиг ещё нагляднее: стало больше именно создания программ (+4,5 п.п.) и меньше дебага (–2,9 п.п.), что означает — модели чаще закрывают конечную работу, а не только помогают решать локальнее вопросы. При этом сами задачи смещаются к фронту: веб-языки, UI/UX и сборка простых приложений — в топе сценариев, где ИИ уже ускоряет производство.

География усиливает разрыв. Индия — второй рынок Claude после США, и половина использования там — технические кейсы: интерфейсы, разработка, отладка. В среднем по миру таких задач около 30%, так что индийский рынок превращает ИИ в «станок» по выпуску софта быстрее других. Картина при этом неравномерна: страны и отрасли расходятся в темпах, а технические профессии тянут вперёд сильнее управленческих и «общегуманитарных». Для сложных задач пользователи всё чаще включают «глубокое мышление» модели — длинные шаги рассуждений заметнее всего в ИТ и смежных креативных тех-ролях, что тоже подталкивает автоматизацию. Важно помнить границы методики: индекс отражает поведение в экосистеме Claude и не включает другие платформы — OpenAI или китайские модели; это репрезентативный, но всё же срез рынка, а не весь рынок. Вывод простой: программирование и дизайн уже «вшиваются» в ИИ-процессы быстрее, чем остальная офисная рутина, и этот перекос растит разрыв между теми, кто строит пайплайны вокруг моделей, и теми, кто ограничивается бытовыми запросами. Второе полугодие подтвердило тренд: меньше подсказок, больше прямого исполнения задач ИИ — и больше преимуществ у тех, кто умеет формулировать цель, контекст и критерии результата.

(UPD: Отменил подписку от ChatGPT, слишком сильно упало качество модели)