Gelen kutunuzda daha akıllı bilgiler ister misiniz? Sadece kurumsal AI, veri ve güvenlik liderleri için önemli olanı elde etmek için haftalık bültenlerimize kaydolun. Şimdi abone olun
Antropik Bugün açıklandı, kapsamlı bir Analytics Gösterge Tablosu onun için Claude kodu AI Programlama Asistanı, Kurumsal Teknoloji Liderleri için en acil kaygılardan birini ele alan: AI kodlama araçlarına yapılan yatırımlarının gerçekten işe yarayıp yaramadığını anlamak.
. Yeni Gösterge Tablosu Mühendislik yöneticilerine ekiplerinin nasıl kullandıkları hakkında ayrıntılı metrikler sağlayacak Claude koduAI tarafından oluşturulan kod satırları, araç kabul oranları, kullanıcı etkinliği dökümleri ve geliştirici başına maliyet takibi dahil. Bu özellik, şirketlerin yapay zekanın yatırım getirisini ölçmek için daha geniş bir işletme baskısı ortasında AI harcamalarını haklı çıkarmak için somut bir veri talep etmeleri nedeniyle geliyor.
Antropic’in Claude kod ekibini yöneten ve daha önce Robinhood’da mühendislik başkanı olarak görev yapan Adam Wolff, “Büyük bir mühendislik ekibini denetlerken, herkesin ne yaptığını bilmek istiyorsunuz ve bu çok zor olabilir” dedi. “Ölçmek zor ve bu alanda bunu ele almaya çalışan bazı girişimler gördük, ancak insanların onlara verdiğiniz araçları nasıl kullandıklarına dair fikir edinmek değerli.”
Gösterge tablosu, teknoloji yöneticilerinin karşılaştığı temel bir zorluğu ele alıyor: AI destekli geliştirme araçları yazılım mühendisliğinde standart hale geldikçe, yöneticiler ekiplerin ve bireylerin bu pahalı premium araçlardan en çok yararlandıkları görünürlükten yoksundur. Claude kodu Fiyatlandırma, bireysel geliştiriciler için ayda 17 $ ‘dan başlıyor ve kurumsal planlar önemli ölçüde daha yüksek fiyat puanlarına ulaşıyor.
AI Etki Serisi San Francisco’ya Dönüyor – 5 Ağustos
Yapay zekanın bir sonraki aşaması burada – hazır mısınız? Otonom ajanların kurumsal iş akışlarını nasıl yeniden şekillendirdiğine özel bir bakış için Block, GSK ve SAP’den liderlere katılın-gerçek zamanlı karar vermeden uçtan uca otomasyona kadar.
Şimdi yerinizi sabitleyin – Alan Sınırlı:
Şirketler AI kodlama yatırımlarının çalıştığına dair kanıt talep ediyor
Bu, Antropik’in kurumsal müşterilerden en çok talep edilen özelliklerinden birini işaret ederek AI hesap verebilirlik araçları için daha geniş kurumsal iştahı işaret ediyor. Gösterge tablosu, taahhütleri izleyecek, talepleri çekecek ve kullanıcı ve maliyete göre ayrıntılı etkinlik bozulmalarını sağlayacak – mühendislik liderlerinin, AI’nın geliştirme iş akışlarını nasıl değiştirdiğini anlamak için çok önemli olduğunu söyledikleri veriler.
Wolff, “Farklı müşteriler aslında bu maliyetle farklı şeyler yapmak istiyor” dedi. “Bazıları, hey, bu AI etkinleştirme araçlarında olabildiğince çok harcamak istiyorum çünkü bir çarpan olarak görüyorlar. Bazıları, harcamalarını patlatmadıklarından emin olmak için mantıklı bir şekilde çalışıyorlar.”
Bu özellik, kuruluşların kullanım verilerini kimin görüntüleyebileceğini yapılandırmasına olanak tanıyan rol tabanlı erişim kontrollerini içerir. Wolff, sistemin gerçek kod içeriğinden ziyade meta verilere odaklandığını ve çalışanların gözetimi ile ilgili potansiyel gizlilik endişelerini ele aldığını vurguladı.
“Bu, insanların gerçekte ne yaptıkları hakkında hiçbir bilgi içermiyor” dedi. “Daha çok, ne kadar kullanıyorlar, hangi araçların çalıştığı gibi?
Claude Code Gelir Geliştirici Evlat Edinme Durumları olarak 5.5x sıçradı
Gösterge tablosu lansmanı, olağanüstü büyümenin ortasında geliyor Claude kodu Antropik tanıttığından beri Claude 4 Mayıs ayında modeller. Şirket verilerine göre, platform% 300’lük aktif kullanıcı tabanı büyümesi ve 5,5 kattan fazla çalışma hızı gelir genişlemesi gördü.
“Claude kodu bir ruloda,” dedi Wolff VentureBeat’e. “Mayıs ayında Claude 4 modelini başlattığımızdan beri beş buçuk kat gelir artışı gördük.
Müşteri kadrosu, gibi önde gelen teknoloji şirketlerini içerir. Figür– RakutenVe İnterkomtasarım araçları, e-ticaret platformları ve müşteri hizmetleri teknolojisi sağlayıcılarının bir karışımını temsil eder. Wolff, birçok ek kurumsal müşterinin kullandığını belirtti. Claude kodu Ancak henüz kamu açıklaması için izin verilmedi.
Büyüme yörüngesi, AI kodlama asistanları etrafında daha geniş endüstri momentumunu yansıtır. Github’ın CopilotMicrosoft’un AI ile çalışan programlama aracı, milyonlarca kullanıcı toplarken, daha yeni katılımcılar İmleç Ve Yakın zamanda edinilen Windsurf daha güçlü AI yardımı arayan geliştiriciler arasında çekiş kazanmıştır.
Premium Fiyatlandırma Stratejisi, daha fazla ödeme yapmak isteyen kurumsal müşterileri hedefler
Claude kodu AI kodlama araçlarının giderek daha kalabalık bir pazarında kendisini premium bir işletme çözümü olarak konumlandırıyor. Öncelikle kodun tamamlanmasına odaklanan bazı rakiplerin aksine, Claude Code, antropik “ajan” özellikleri olarak adlandırdıklarını sunar – tüm kod tabanlarını anlama, birden fazla dosya arasında koordineli değişiklikler yapma ve doğrudan mevcut geliştirme iş akışlarında çalışma yeteneği.
Wolff, “Bu ucuz değil. Bu birinci sınıf bir araç” dedi. “Alıcı bunun için ne elde ettiklerini anlamalı. Bu metrikleri gördüğünüzde, geliştiricilerin bu araçları kullandıkları ve onları daha üretken hale getirdikleri açıktır.”
Şirket, özel AI etkinleştirme ekipleri ve önemli geliştirme operasyonları olan kuruluşları hedeflemektedir. Wolff, en çok teknoloji ileri şirketlerinin, özellikle de AI entegrasyonuna odaklanan iç ekipleri olanların benimsenmesini sağladığını söyledi.
“Kesinlikle kendi AI etkinleştirme ekipleri olan şirketler, Claude kodunu seviyorlar, çünkü çok özelleştirilebilir, organizasyonları için gerçekten iyi çalışan doğru araçlar ve istemler ve izinler ile konuşlandırılabilir” dedi.
Büyük geliştirici ekiplerine sahip geleneksel endüstriler artan ilgi göstermektedir, ancak bu kuruluşlar tedarik süreçlerinde ve dağıtım stratejilerinde gezinirken benimsenme zaman çizelgeleri daha uzun kalır.
AI Kodlama Yardımcısı Pazarı, teknoloji devleri geliştiriciler için savaşırken ısınıyor
Analytics kontrol paneli, AI araç etkinliğini ölçme konusunda kurumsal geri bildirimlerle doğrudan rekabette antropik hale getirir – tüm AI kodlama asistanı pazarının karşılaştığı bir zorluk. Rakipler gibi Github Copilot Ve daha yeni katılımcılar öncelikle bireysel geliştirici verimliliğine odaklanan Antropic, kurumsal müşterilerin kapsamlı organizasyonel anlayışlara ihtiyaç duydukları bahse girer.
Amazon yakın zamanda başlatıldı KiroAI geliştirme araçlarındaki artan rekabeti vurgulayan kendi claude ile çalışan kodlama ortamı. Microsoft, GitHub Copilot’un yeteneklerini genişletmeye devam ederken, Google işe alınan Windsurf CEO’su Varun Mohan ve kilit ekip üyelerini bir 2.4 milyar dolarlık anlaşma aracı kodlama çabalarını desteklemek.
Wolff, piyasanın birden fazla çözüm için yer olduğuna inanıyor ve birçok geliştiricinin belirli görevlere bağlı olarak birkaç AI kodlama aracı kullandığını belirtiyor. “Şu anda en iyisini yapan insanlar her şeyi deneyen ve iş için tam olarak doğru aracı kullananlar” dedi.
Otonom AI ajanları yazılımın nasıl inşa edildiğini yeniden şekillendirebilir
Hemen verimlilik metriklerinin ötesinde, Wolff görüyor Claude kodu Yapay zeka sistemlerinin, minimal insan denetimi ile karmaşık, çok aşamalı görevleri üstlenebileceği “madensel” yazılım geliştirmeye doğru daha geniş bir kaymanın bir parçası olarak.
“Görmeye başladığımız bir eğilim, ajanın baskın mod haline gelmesi, bir LLM ile etkileşim kurmak istediğiniz şekilde” dedi. Müşteriler, konuşma geçmişinden araç entegrasyonuna ve güvenlik ayarlarına kadar her şeyi idare eden özel iş akışları oluşturmak için Claude Code’un yazılım geliştirme kitini giderek daha fazla inşa ediyor.
Analytics kontrol paneli, kuruluşların bu geçişi ölçmeleri için temel oluşturur. Yapay zeka ajanları otonom yazılım mühendisliği görevlerine daha fazla yetenekli hale geldikçe, kurumsal liderler bu sistemlerin geliştirme süreçlerini nasıl etkilediğini anlamak için kapsamlı verilere ihtiyaç duyacaklardır.
Lansman, kuruluşların AI yatırımları için ayrıntılı analiz ve ROI ölçümleri talep etmek için pilot projelerin ötesine geçtikleri daha geniş bir kurumsal AI trendinin bir parçasıdır. Yapay zeka kodlama araçları deneysel özelliklerden temel gelişim altyapısına kadar olgunlaştıkça, kullanımları ve etkinliklerine görünürlük teknoloji liderleri için giderek daha kritik hale gelmektedir.
Sunucu çalışma süresinden kod taahhütlerine kadar her şeyi ölçmek için inşa edilmiş bir endüstri için, AI’nın geliştirici verimliliği üzerindeki etkisini ölçme yeteneği, AI araçlarının kendileri kadar değerli olabilir.
avots
