Anthropic Labs: команда з 20 осіб, оцінки кожні 2 тижні, коефіцієнт успішності 20–30%

Команда з приблизно 20 осіб створила Claude Code, MCP і Claude Design.

Але, за думкою Бена Манна, співзасновника Anthropic та керівника Labs, більшість спроб цієї команди мали бути дозволені для невдачі.

За повідомленням Business Insider, команда Labs у Anthropic кожні два тижні оцінює наявні прототипи продуктів: продовжувати роботу над ними чи змінити напрямок? Ідеї, що не мають перспектив, припиняються або об’єднуються з іншими проектами. Насправді працюючі продукти «закінчують» навчання в Labs і передаються окремим командам для подальшого розвитку.

Ідеї Манна мають успішність лише 20–30%. Частину досліджень, що не змогли самостійно розвинутися, інтегрують до інших прототипів або продуктів. Це число у поєднанні з успіхом Claude Code створює найбільш виразну рису Labs: прийняття того, що багато спроб не дойдуть до кінця, і зосередження ресурсів на небагатьох напрямках, які варто продовжувати розвивати.

Зі збільшенням комерціалізації Anthropic важливість цього механізму зростає. За повідомленням Business Insider, компанія готується до виходу на біржу. Як перетворити здатності передових моделей на продукт, яким користувачі будуть хотіти користуватися постійно, — це питання, яке Labs повинна продовжувати вирішувати.

Манн у інтерв’ю згадав, що кілька років тому йому навіть доводилося переконувати компанію починати випуск продуктів. Тоді однією з питань, які треба було обговорити, було: чи може компанія покладатися на благодійне фінансування для постійного просування передових досліджень у галузі ШІ.

У 2024 році він заснував Labs, щоб надати простір для вільного дослідження ідей нових продуктів. З того часу ця команда випустила Claude Code, Model Context Protocol (MCP) — протокол для підключення AI-агентів до зовнішніх даних та інструментів — та Claude Design, запущений цього року. Серед учасників — Майк Крігер, співзасновник Instagram, та інші.

Бен Манн

Манн описав Labs як справжній «інкубатор стартапів».

Ця організаційна форма має чіткі аналогії. Він згадав лабораторію Белла, яка також приєдналася до внутрішнього інкубатора Google Area 120 у 2018 році. Google X також пропонує підхід: створювати спеціальні команди для дослідження напрямків з високою невизначеністю, а потім поступово виводити зрілі проекти у незалежні структури.

Особливість Labs полягає в її близькості до досліджень моделей. Здібності передових моделей постійно змінюються. Сьогодні продукт може бути недостатньо корисним, але після наступного оновлення моделі він може подолати поріг практичної застосовності. Якщо команда продукту знатиме заздалегідь, які здібності покращуються, вона зможе раніше визначити, що варто розробляти, а що варто почати тестувати.

Claude Code виник саме в таких умовах.

За словами Манна, ще до запуску розробки наприкінці 2024 року дослідники повідомили його команді, що нова модель продемонструвала потенціал у програмуванні агентів. Це давало важливий сигнал: будуючи продукт навколо програмування, можна спробувати покласти на модель більше практичних завдань.

Манн передав цей напрямок новому співробітнику Борису Черні. Черні спочатку запропонував інструмент для аналізу коду, але Манн вважав, що ця ідея недостатньо масштабна. У інтерв’ю він сказав, що новим співробітникам особливо потрібно значно підняти свої цілі, оскільки ще багато невідомого про те, що зможуть зробити агенти.

Борис Черний

Це відповідає реальній проблемі у розробці AI-продуктів: якщо завжди проектувати продукти на основі вже відомих здібностей, можна недооцінити завдання, які модель зможе виконувати далі.

Після цього прототип, створений Черні, отримав позитивний прийом у всередині компанії. У лютому 2025 року Anthropic запустила Claude Code у версії для попереднього перегляду. Він використовує базову модель для написання, редагування та виконання коду, а подальші оновлення моделі продовжували розвивати продукт.

Claude Code став важним драйвером зростання Anthropic. За цей продукт зараз відповідає Cherny.

Переглядаючи цей процес, перевага Labs полягає не в окремій ідеї. Дослідницька команда спочатку виявила зміни в здібностях, після чого команда продукту створила прототип, перевірила потреби в внутрішньому використанні, а подальший розвиток моделей продовжив покращувати досвід. Чим тісніше пов’язані ці кроки, тим більше шансів у продукту вчасно використати технологічний прогрес.

Проте, раннє бачення здібностей не означає, що кожна ідея варта довгострокових інвестицій.

Labs проводить оцінку «триматися чи змінити напрямок» приблизно кожні дві тижні. Цей цикл використовується для перевірки напрямку, але не означає, що всі продукти мають бути завершені протягом двох тижнів.

Якщо ідея показує поганий результат, команда може її припинити або включити цінні аспекти до інших досліджень. Учасники перехід до нових завдань. Манн зазначив, що деякі спроби в кінцевому підсумку були інтегровані у продукти, такі як розширення Chrome для Claude.

Тому успішність 20–30% не означає, що решта роботи повністю марна. Навіть якщо прототип не став самостійним продуктом, він все ще може залишити повторно використовувані функції, технічний досвід або правильне розуміння вимог.

Ще одне правило також є ключовим: коли розмір команди проекту зазвичай перевищує чотири особи, він «випускається» з Labs.

Claude Code та Claude Design були переведені таким чином у окремі команди всередині компанії. Це дозволило Labs залишитися невеликою та продовжувати дослідження наступних напрямків. Також це пояснює, чому вона завжди була командою з високою текучістю кадрів: після того як проєкт дозріває, частина учасників відходить, а Labs набирає нових членів для початку нових експериментів.

Підтверджені проекти вимагають більше інженерних зусиль та довгострокового обслуговування, тоді як невеликі команди повинні зберігати простір для корекції напрямку. Дозвіл зрілих проектів вчасно стати самостійними допомагає уникнути повного заповнення Labs щоденними операціями.

Також існують відповідні витрати на управління. Постійна зміна персоналу вимагає, щоб нові члени швидко зрозуміли прогрес досліджень, а команді доводиться постійно відновлювати співпрацю. Ефективність оцінки раз на два тижні залежить від якості оцінки продуктивності прототипу.

Згідно з описом Манна, взаємодія між Labs та дослідницькою командою є двосторонньою: розробники продуктів використовують нові моделі для пошуку можливостей, а прогалини у реальних завданнях стимулюють дослідників звертати увагу на нові можливості.

Манн звел до однієї мети Labs — розширити «простір дій» ШІ, тобто дозволити потужним моделям робити більше речей у реальному світі. Це формулювання конкретизує цілі роботи над продуктом: програмування вимагає, щоб модель мала змогу працювати з кодом, дизайн — щоб вона генерувала більш відповідні візуальні результати, а міжмовне використання — щоб система краще розуміла висловлювання більшої кількості людей. Здатність продукту вижити виявить недостатні можливості моделі.

Зі входом цих продуктів на більше ринків, Anthropic також стикнеться з більш складними бізнес-відносинами.

Аналітик Forrester Майк Гальтієрі зазначив для Business Insider, що інструменти, запроваджені Anthropic, можуть безпосередньо конкурувати з програмним забезпеченням, яке вже використовують корпоративні клієнти. Claude Design — це приклад, який входить у сферу програмного забезпечення для дизайну, таку як Adobe та Figma.

Існує постійна напруга: Anthropic одночасно надає розробникам і компаніям доступ до можливостей моделей та власноруч створює продукти на основі цих можливостей. Чим більше функцій додається до платформи, тим більше ймовірність перетину з іншими програмними продуктами.

Для користувачів більше вбудованих функцій може зменшити необхідність переключення між інструментами. Для партнерів екосистеми потрібно визначити, яку додаткову цінність їхній продукт може надати. Як Anthropic збалансує ці дві сторони, вплине на привабливість її платформи.

Якщо компанія в майбутньому здійснить публічне розміщення, Labs повинна зберігати простір для досліджень з високою невизначеністю за умови чіткіших оперативних цілей. Не можна визначити термін публічного розміщення лише на основі цього матеріалу, ніяк не можна заздалегідь визначити, як буде змінено інвестиції в дослідження та розробки після публічного розміщення.

Принаймні в ідеях Манна напрямок Labs не обмежується інструментами для офісу та розробки.

Він сподівається, що команда зможе взяти участь у проривах у біологічних дослідженнях, зберіганні чистої енергії та інших практичних застосуваннях у майбутньому. Він вважає, що прискорення фундаментальних наукових досліджень допоможе штучному інтелекту принести реальну користь більшій кількості людей.

Це все ще залишається баченням, і до перевірених результатів ще дуже далеко. Але вони продовжують підхід, який Labs вже використовує: спостерігати межі можливостей, шукати варто вирішувати проблеми, а потім перевіряти ідеї за допомогою прототипів.

Claude Code довів, що один із шляхів є реалізованим. Наступним викликом для Labs є постійне визначення наступної вартої завдання серед постійно змінних можливостей моделей та потреб користувачів.

Для цієї команди з приблизно 20 осіб ключовим, можливо, завжди було не забезпечення успіху кожного проекту, а здатність вчасно припинити спроби з обмеженим потенціалом, щоб надати достатньо ресурсів продуктам з потенціалом.

Посилання на оригінал: https://www.businessinsider.com/anthropic-labs-team-ai-innovation-ipo-2026-9

Цей текст походить з微信-каналу «Machine Heart»