Firma Anthropic sleduje, jak umělá inteligence ovlivňuje skutečný svět. Jejich nejnovější zpráva z 15. ledna 2026 představuje nový způsob měření. Zaměřují se na konverzace z chatbota Claude.ai, což je nástroj pro běžné lidi, a z jejich API, které používají hlavně firmy. Všechno dělají tak, aby chránili soukromí uživatelů. V minulých zprávách se dívali na povolání, mzdy nebo země, ale teď přidali pět základních měřítek, kterým říkají ekonomické primitivy. Tyto primitivy pomáhají odpovídat na otázky, jako jestli AI opravdu zrychluje práci, na jaké úkoly se hodí nejlépe nebo jak mění povolání.
Tyto primitivy jsou následující: složitost úkolu, úroveň dovedností, účel (práce, vzdělávání nebo osobní použití), autonomie AI a úspěšnost. Každý primitiv odhaduje Claude sám na základě konverzací z listopadu 2025, hlavně s modelem Claude Sonnet 4.5. Například složitost měří, kolik let vzdělání potřebuje člověk na úkol, nebo jak dlouho by trval bez AI. Získaná data ukazují, že AI pomáhá hlavně u složitějších věcí.
Úkoly rychleji díky AI?
V datech z Claude.ai vidíme, že složitější úkoly dostanou největší zrychlení. Pokud úkol vyžaduje středoškolské vzdělání (12 let), Claude ho zrychlí 9krát. U úkolů na úrovni vysokoškolského diplomu (16 let) je to dokonce 12krát. Na API, kde jsou firemní úkoly, je zrychlení ještě větší. To znamená, že AI teď nejvíc pomáhá lidem s vyšším vzděláním, jako jsou bílí límečky.
Když započítáme úspěšnost, trend zůstává, ale mírně oslabí. Claude úspěšně dokončí úkoly na vysokoškolské úrovni v 66 % případů, zatímco jednodušší úkoly pod střední školou v 70 %. Přesto zrychlení převažuje nad poklesem úspěšnosti u těch těžších věcí. Například v grafech zprávy vidíme, že úspěšnost klesá s délkou úkolu – Claude dosáhne 50 % úspěšnosti u úkolů, které by člověku trvaly 19 hodin na Claude.ai, ale jen 3,5 hodiny na API.
Srovnání s měřením od METR (organizace, která testuje AI na dlouhých úkolech) dává zajímavý pohled. METR říká, že Claude Sonnet 4.5 zvládne 50 % úspěšnosti u 2hodinových úkolů, ale v reálných datech AnthropicU je to delší, protože uživatelé úkoly rozdělují na menší části a opravují chyby.
Rozdíly mezi zeměmi a povoláními
Použití Claudu se liší podle bohatství zemí. V bohatších státech s vyšším HDP na hlavu se AI používá víc na práci nebo osobní věci. V chudších zemích převažuje vzdělávání, jako školní úkoly. V datech z Claude.ai je v bohatých zemích víc osobních konverzací, zatímco v méně bohatých je to hlavně studium. To souhlasí se studií od Microsoftu, která spojuje vzdělávací použití s nižšími příjmy. Anthropic spolupracuje s vládou Rwandy a firmou ALX na programech, kde lidé začínají s učením o AI a pak dostanou přístup k Claude Pro na rok, aby přešli k širšímu použití.
U povolání se ukázalo, že Claude pokrývá 49 % úkolů v průměrném zaměstnání, když se počítá data z celého roku 2025. Ale po započtení úspěšnosti a času na úkol se to mění. Například profese jako zadavači dat nebo radiologové jsou ovlivněny víc, než by naznačovalo jen množství úkolů. Naopak učitelé nebo softwaroví vývojáři méně. Claude se zaměřuje na úkoly vyžadující průměrně 14,4 let vzdělání, což je víc než celkový průměr 13,2 let v ekonomice.
Pokud by AI nahradila tyto úkoly, mohlo by to vést k poklesu dovedností v mnoha profesích například u technických spisovatelů, cestovních agentů nebo učitelů. Jen málo povolání, jako manažeři nemovitostí, by vidělo opak. Ale to je jen odhad – trh práce se může přizpůsobit.
Celkový dopad na ekonomiku
Dřívější odhad Anthropicu mluvil o růstu produktivity práce v USA o 1,8 procentního bodu ročně díky AI. Teď, s primitivy, to potvrzují na základě zrychlení, ale po započtení úspěšnosti klesne na 1,2 procentního bodu pro Claude.ai a 1,0 pro API. I tak by to vrátilo produktivitu na úroveň z konce 90. let. A modely jako Claude Opus 4.5 jsou teď ještě lepší.
V aktualizacích starších měření vidíme, že použití Claude je soustředěné: top 10 úkolů tvoří 24 % konverzací na Claude.ai, hlavně v počítačových a matematických oborech. Augmentace (spolupráce s AI) teď převažuje nad automatizací (plné převzetí) 52 % ku 45 %, ale automatizace pomalu roste. Geograficky vede USA, Indie, Japonsko, Velká Británie a Jižní Korea, ale v USA se použití vyrovnává mezi státy.
Tato data pomáhají chápat, jak AI ovlivňuje práci nerovnoměrně, a slouží pro výzkumníky nebo politiky. Celá zpráva je dostupná na stránkách Anthropicu.
