Anthropic sve manje zapošljava juniore — agenti su preuzeli više radnih sati

Anthropic je u internom istraživanju objavljenom 16. listopada 2026. naveo da je udio juniora među novim tehničkim zaposlenicima pao s 27 % na 9 %. Sati rada autonomnih i interaktivnih AI agenata u ožujku su prvi put premašili procijenjene sate rada zaposlenika, a do kolovoza su interaktivni agenti koje su pokrenuli zaposlenici bilježili šest sati za svaki procijenjeni ljudski sat. Podaci bilježe dvije promjene unutar istog poslodavca, ali ne izračunavaju koliko su početničkih mjesta agenti zamijenili.

TechRadarov osvrt od 19. listopada navodi da je udio juniora među svim tehničkim zaposlenicima pao s 21 % početkom 2025. na 14 % sredinom 2026., dok je broj zabilježenih izmjena koda po inženjeru porastao 5,1 puta od kraja 2025. do sredine 2026. Ukupan broj tehničkih zaposlenika pritom je nastavio rasti. Manji udio juniora znači promjenu sastava zapošljavanja, a ne prestanak zapošljavanja početnika.

Manji udio među novim zaposlenicima nije broj izgubljenih poslova

Udio juniora među novim tehničkim zaposlenicima pokazuje koga Anthropic prima u promatranom razdoblju. Udio juniora u postojećem tehničkom kadru govori o cijeloj strukturi radne snage, na koju utječu i ranija zapošljavanja, napredovanja te rast drugih skupina. Ni jedan postotak ne otkriva apsolutan broj novozaposlenih juniora, pa se iz njega ne može izračunati koliko je početničkih ugovora manje sklopljeno.

U inženjerskim i istraživačkim timovima oslabila je potreba za nižim tehničkim razinama. Poslovi poput pisanja dijela koda i pronalaženja pogrešaka sve se češće mogu prepustiti Claudeu; voditelji zapošljavanja zato u procjeni kandidata više naglašavaju samostalnost, prosudbu i sposobnost uporabe AI alata. Dio voditelja izravno je povezao slabije zapošljavanje s AI-jem, no istraživanje ne utvrđuje koliki je udio agenata u padu juniorskog zapošljavanja.

Rast tvrtke dodatno mijenja nazivnik tih udjela. Tehničko zapošljavanje raste u apsolutnom broju, ali prodaja, financije i timovi za zapošljavanje šire se brže. Tvrtka tako može istodobno povećavati broj ljudi i imati manje početnika među novim tehničkim zaposlenicima. To je bitna razlika za kandidata koji u vijesti o rastu poslodavca traži signal o dostupnosti prvog tehničkog posla.

Sati agenata mjere opseg izvođenja, a ne zamjenu zaposlenika

Prijelaz preko procijenjenih ljudskih sati u ožujku obuhvaća autonomne i interaktivne agente zajedno. Kasniji omjer odnosi se na interaktivne sesije koje pokreću zaposlenici i na podagente nastale unutar tih sesija. Ta razlika govori koliko se rada odvija paralelno, ali omjer sati ne može se pretvoriti u omjer radnih mjesta. Zaposlenik može nadzirati više agenata dok se njihova vremena izvođenja zbrajaju.

Za agente se računa trajanje izvođenja modela i aktivne uporabe alata; dulja čekanja na odgovor čovjeka isključena su. Ljudsko vrijeme procijenjeno je iz broja zaposlenika i pretpostavljenog punog radnog tjedna, a ne mjerenjem svakog zadatka pojedinca. Usporedba zato spaja zabilježeno računalno izvođenje s procjenom ljudskih sati. Ni jedan od tih sati sam po sebi ne govori koliko je koristan završni rezultat.

Velik dio agentova rada otpada na programiranje: rutinske provjere, održavanje infrastrukturnog koda i opsežne izmjene. Interaktivne sesije između aktivnih koraka često čekaju zaposlenikove upute ili pregled izlaza. Brže izvršavanje može tako povećati količinu odluka koje čovjek mora donijeti, čak i kada mu skraćuje vrijeme potrebno za pojedini izvedbeni zadatak. Taj mehanizam objašnjava zašto rast sati agenata i dalje podrazumijeva ljudski rad.

Više koda donosi i više koordinacije

Broj zabilježenih izmjena koda pokazuje da inženjeri predaju više rada, ali nije samostalna mjera kvalitete proizvoda. Istraživači su uspoređivali promjene koje je isti zaposlenik izradio izravno s promjenama koje je za njega izradio agent, u istom razdoblju i dijelu koda. U promatranim pokazateljima, uključujući naknadno brisanje redaka i vraćanje izmjena, nisu našli razliku. Takvi pokazatelji ipak ne zahvaćaju sve pogreške ni poslovnu vrijednost napisanog koda.

Analiza zaposlenika koji su prihvatili agentske alate pokazuje rast količine koda nakon prihvaćanja, uz usporedbu s kolegama koji ih tada još nisu koristili. Odluka o korištenju alata nije bila nasumična: zaposlenik može posegnuti za agentom upravo kada počinje veći projekt. Zbog toga rast proizvodnje nije precizna mjera učinka samog alata. Istodobno su porasli i mjerljivi rezultati izvan programiranja, među ostalim u prodaji i pravnoj obradi.

TechCrunchov osvrt prenosi riječi zaposlenika o „eternal pressure at Anthropic to move as fast as possible” te bilježi da je vrijeme provedeno na sastancima poraslo 20 % za medijalnog zaposlenika i 16 % za tehničke stručnjake bez voditeljske uloge u odnosu na prethodnu godinu. Dio rasta može dolaziti od širenja tvrtke, ali rad s agentima otvara pitanja prioriteta, provjere i odgovornosti koja zaposlenici rješavaju međusobno. Brzina proizvodnje koda stoga ne uklanja potrebu za ljudskim dogovorom.

Što se iz Anthropicova slučaja može zaključiti u Hrvatskoj

Za kandidata u Hrvatskoj najizravnija je promjena u vještinama koje jedan poslodavac intenzivno vrednuje pri odabiru ljudi. Uz tehničku izvedbu veću težinu dobivaju postavljanje zadatka agentu, procjena njegova odgovora i objašnjenje odluke timu. To su zapažanja o Anthropicovu načinu rada, a ne podaci o hrvatskim natječajima, plaćama ili broju dostupnih početničkih pozicija.

Anthropic razvija alate koje i sam svakodnevno primjenjuje, ima neposredan pristup novim modelima i brzo mijenja vlastite procese. U drugim tvrtkama dostupnost alata, način nadzora i udio rutinskog posla mogu biti drukčiji. Zato se iz unutarnjih omjera jednog AI laboratorija ne može izvesti stopa nestajanja juniorskih poslova na hrvatskom tržištu. Ipak, slučaj pokazuje gdje nastaje problem ulaska u struku: upravo jednostavniji zadaci na kojima se obično uči sada mogu prijeći agentima.

U Anthropicovu slučaju ljudski dio posla pomiče se prema odabiru problema, provjeri rezultata i koordinaciji s drugima, dok agenti preuzimaju veći dio izvedbe. Početnik zato može dobiti manje prilika za učenje kroz ponavljanje jednostavnog rada, a istodobno se od njega može tražiti bolja prosudba. Ako se takav obrazac proširi, ključna odluka poslodavaca bit će kako novim ljudima omogućiti da tu prosudbu steknu dok rade uz agente.

Pročitajte i:

• AI skriva stvarne vještine — 60% poslodavaca više ne vjeruje signalima
• AI agenti stvaraju 55% AI izlaza u tvrtkama EU-a — mala poduzeća ubrzavaju
• 93% kandidata smatra se spremnima za AI — poslodavci traže više