Anthropic 在推出 Claude Cowork 移动端和 Web 版的同时，发布了一份基于真实使用数据的分析报告——采样了 2026 年 5 月 11 日至 31 日期间的 120 万个匿名 Cowork 会话，来自超过 60 万家企业组织。这份数据揭示的用户行为，与「AI Agent 主要用来写代码」的主流认知有明显出入。本文基于官方数据梳理核心发现。
数据方法论
Anthropic 按照一套 20 个类别的分类体系，对采样的会话进行了分类统计，力求呈现企业知识工作者在软件开发之外，到底用 AI 完成哪些具体任务。
核心发现：业务运营才是第一大用途
| 排名 | 类别 | 占比 |
|---|---|---|
| 1 | 业务流程与运营 | 33.4% |
| 2 | 内容创作与文案 | 16.4% |
| 3 | 软件开发 | 8.7% |
| 4 | DevOps 与基础设施 | 7% |
| 5 | 研究与情报 | 6.4% |
| 6 | 数据分析与商业智能 | 5.8% |
| 7 | 文档处理与提取 | 4.1% |
| 8 | 销售与营收运营 | 4% |
| - | 个人助理 | 3.8% |
| - | 教育 | 2.4% |
| - | 会议智能 | 1.8% |
| - | 其余 12 个类别 | 各占不到 4% |
业务流程和运营——把分散的进展信息汇总成报告、搭建入职清单、核对报表——以 33.4% 的占比一骑绝尘，是第二名的两倍以上。内容创作和文案（撰写草稿、幻灯片、帖子、方案）以 16.4% 排名第二。这两个类别加起来大约占了 Cowork 总使用量的一半。
软件开发只占 8.7%——不到十分之一。
为什么是这两类：「连接性」工作
官方报告给出了一个很精准的解释：
These categories are overwhelmingly connective in nature: spreadsheets pull disparate data points into a context where they can be read, compared, and tracked; decks convey an idea or decision to a broader audience with varying levels of context; and onboarding checklists help a new hire tap into institutional knowledge.
业务运营和内容创作这两类工作，本质上都具有高度的「连接性」——表格把分散的数据点拉进一个可以被阅读、比较、追踪的语境里；演示文稿把一个想法或决策传达给背景认知程度各不相同的更广泛受众；入职清单帮助新员工接入组织的隐性知识体系。这些工作跨越几乎所有角色，很少出现在任何具体岗位描述里，却是「让项目往前推进、让业务持续运转」必不可少的连接组织。
具体使用案例
报告给出了几个典型场景：
- 律师：用 Cowork 处理文档格式化和归档，把更多时间留给复杂案件的法律判断
- 招聘经理：用 Cowork 安排会议、整合面试反馈，把更多时间花在候选人对话和评估工作样本上
- 团队负责人：用 Cowork 制作解释某个艰难决策的演示文稿，把自己解放出来真正去做那些艰难的决策
与 Claude Code 用户画像的鲜明对比
报告特别提到，这个数据模式与 Claude Code 的使用模式形成了有趣的对照——Claude Code 最常被软件开发者用来完成核心岗位职责：构建、调试、发布代码。而 Cowork 中，即便是软件工程师这个群体本身，用它做的也往往是围绕代码工作的沟通协调类工作，而不是写代码本身——写代码这件事，开发者更倾向于直接用 Claude Code。
「围绕工作的工作」正在成为一个新的产品类别
"the work around the work" — tasks that span nearly every role in an organization but rarely appear in anyone's core job description.
Anthropic 把这个发现总结为一个新词——「围绕工作的工作」。这是一次刻意的叙事重新定位：与其把 AI 定位成「取代专业人士本职工作」的工具，不如把它定位成「承接专业人士本职工作以外一切事务」的工具，让专业人士能把精力集中在真正需要专业判断的核心工作上。
对企业决策者的启示
这份数据对正在评估 AI Agent 采购策略的企业有直接的参考价值：
如果你的团队主要是开发者 → Claude Code 更贴合核心工作流
如果你的团队分布在销售、法务、财务、HR、市场等非技术岗位 →
Claude Cowork 承接的是「连接性」工作（报表、简报、追踪表、入职材料）
两者并非互斥选择，很多组织会同时部署——
开发者用 Code 写代码，全员（包括开发者）用 Cowork 处理沟通协调类事务
总结
这份 120 万会话的数据分析，某种程度上纠正了 AI Agent 领域长期存在的一个认知偏差——外界的关注点一直高度集中在「AI 会不会取代程序员」，但真实的企业级使用数据显示，当前 AI Agent 释放出的最大生产力红利，其实来自那些「谁都需要但谁都不专属」的连接性工作。理解这一点，对判断 AI Agent 产品的下一步竞争焦点、以及企业自身的 AI 部署优先级，都有实际参考意义。
来源：How people are using Claude Cowork — Anthropic 官方公告