एंथ्रोपिक की चुपके उद्यम जीत: क्लॉड 3.7 कैसे बन रहा है कोडिंग एजेंट

क्लॉड 3.7 सॉनेट: कोडिंग कौशल में एक नया बेंचमार्क

हाल ही में, दो सप्ताह पहले, क्लॉड 3.7 सॉनेट की रिलीज़, एक ठोस सबूत के रूप में कार्य करती है। इस नवीनतम पुनरावृत्ति ने कोडिंग प्रदर्शन के लिए मौजूदा बेंचमार्क रिकॉर्ड तोड़ दिए हैं। समवर्ती रूप से, एंथ्रोपिक ने क्लॉड कोड का अनावरण किया, जो प्रोग्रामर के लिए एप्लिकेशन डेवलपमेंट में तेजी लाने के लिए डिज़ाइन किया गया एक कमांड-लाइन AI एजेंट है। इस गति को जोड़ते हुए, कर्सर, एक AI-संचालित कोड एडिटर जो एंथ्रोपिक के क्लॉड मॉडल पर डिफॉल्ट होता है, ने कथित तौर पर केवल 12 महीनों के भीतर $ 100 मिलियन के प्रभावशाली वार्षिक आवर्ती राजस्व में वृद्धि की है।

एंथ्रोपिक का कोडिंग पर जानबूझकर जोर उद्यमों के बीच AI कोडिंग एजेंटों की परिवर्तनकारी क्षमता की बढ़ती मान्यता के साथ मेल खाता है। ये एजेंट अनुभवी डेवलपर्स और बिना कोडिंग विशेषज्ञता वाले व्यक्तियों दोनों को अभूतपूर्व गति और दक्षता के साथ एप्लिकेशन बनाने के लिए सशक्त बनाते हैं। जैसा कि वर्सेल के सीईओ गुइलेर्मो राउच ने कहा, एक तेजी से विस्तार करने वाली कंपनी जो डेवलपर्स (गैर-कोडर्स सहित) को फ्रंट-एंड एप्लिकेशन तैनात करने में सक्षम बनाती है, “एंथ्रोपिक शीर्ष पर आना जारी है।” वर्सेल का पिछले साल अपने प्राथमिक कोडिंग मॉडल को OpenAI के GPT से एंथ्रोपिक के क्लॉड में बदलने का निर्णय, महत्वपूर्ण कोडिंग कार्यों पर उनके प्रदर्शन के गहन मूल्यांकन के बाद, इस बिंदु को रेखांकित करता है।

24 फरवरी को लॉन्च किए गए क्लॉड 3.7 सॉनेट ने लगभग सभी कोडिंग बेंचमार्क में स्पष्ट रूप से बढ़त बना ली है। इसने अत्यधिक सम्मानित SWE-बेंच बेंचमार्क पर 70.3% की उल्लेखनीय उपलब्धि हासिल की, जो एक एजेंट की सॉफ्टवेयर विकास क्षमताओं का माप है। यह स्कोर अपने निकटतम प्रतिस्पर्धियों, OpenAI के o1 (48.9%) और डीपसीक-R1 (49.2%) से काफी आगे है। इसके अलावा, क्लॉड 3.7 एजेंटिक कार्यों पर बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

इन बेंचमार्क परिणामों को डेवलपर समुदायों द्वारा वास्तविक दुनिया के परीक्षण के माध्यम से तेजी से मान्य किया गया है। ऑनलाइन चर्चाएँ, विशेष रूप से रेडिट जैसे प्लेटफार्मों पर, क्लॉड 3.7 की ग्रोक 3 (एलोन मस्क के xAI का नवीनतम मॉडल) के साथ तुलना करते हुए, कोडिंग कार्यों के लिए लगातार एंथ्रोपिक के मॉडल का पक्ष लेते हैं। एक शीर्ष टिप्पणीकार ने भावना को संक्षेप में प्रस्तुत किया: “मैंने जो परीक्षण किया है, उसके आधार पर, क्लॉड 3.7 कोड लिखने के लिए सबसे अच्छा लगता है (कम से कम मेरे लिए)।” यह टिप्पणी करना बहुत महत्वपूर्ण है कि यहां तक कि मानुस, नया चीनी बहुउद्देशीय एजेंट जिसने इस सप्ताह की शुरुआत में दुनिया में तूफान ला दिया था, ने कहा कि यह ओपन AI के डीप रिसर्च और अन्य स्वायत्त कार्यों से बेहतर था, काफी हद तक क्लॉड पर बनाया गया था।

रणनीतिक फोकस: एंथ्रोपिक का एंटरप्राइज प्ले

कोडिंग क्षमताओं पर एंथ्रोपिक का अटूट ध्यान आकस्मिक नहीं है। द इंफॉर्मेशन द्वारा रिपोर्ट किए गए लीक अनुमान बताते हैं कि एंथ्रोपिक 2027 तक $34.5 बिलियन के राजस्व का लक्ष्य बना रहा है। यह इसके वर्तमान स्तरों से 86 गुना वृद्धि का प्रतिनिधित्व करता है। इस अनुमानित राजस्व का एक बड़ा हिस्सा (लगभग 67%) API व्यवसाय से उत्पन्न होने की उम्मीद है, जिसमें एंटरप्राइज़ कोडिंग एप्लिकेशन प्राथमिक विकास इंजन के रूप में काम कर रहे हैं। जबकि एंथ्रोपिक ने सटीक राजस्व आंकड़ों का खुलासा नहीं किया है, इसने 2024 की अंतिम तिमाही के दौरान कोडिंगराजस्व में 1,000% की उल्लेखनीय वृद्धि दर्ज की है। इस वित्तीय गति को जोड़ते हुए, एंथ्रोपिक ने हाल ही में $ 3.5 बिलियन के फंडिंग राउंड की घोषणा की, जिससे कंपनी का मूल्य $ 61.5 बिलियन हो गया।

यह कोडिंग-केंद्रित रणनीति एंथ्रोपिक के अपने इकोनॉमिक इंडेक्स के निष्कर्षों के साथ संरेखित है। इंडेक्स से पता चला है कि क्लॉड को निर्देशित 37.2% क्वेरी “कंप्यूटर और गणितीय” श्रेणी के अंतर्गत आती हैं। इन प्रश्नों में मुख्य रूप से सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कार्य शामिल हैं जैसे कोड संशोधन, डिबगिंग और नेटवर्क समस्या निवारण।

एंथ्रोपिक का दृष्टिकोण प्रतिस्पर्धी परिदृश्य के बीच खड़ा है, जहां प्रतिद्वंद्वी अक्सर गतिविधि के बवंडर में फंस जाते हैं, सुविधाओं की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ उद्यम और उपभोक्ता दोनों बाजारों को पूरा करने का प्रयास करते हैं। OpenAI, जबकि अपनी प्रारंभिक उपभोक्ता मान्यता और अपनाने के कारण एक मजबूत बढ़त बनाए रखता है, विभिन्न प्रकार के मॉडल और कार्यात्मकताओं के साथ नियमित उपयोगकर्ताओं और व्यवसायों दोनों की सेवा करने की चुनौती का सामना करता है। गूगल, इसी तरह, एक व्यापक उत्पाद पोर्टफोलियो की पेशकश की रणनीति अपना रहा है।

एंथ्रोपिक का तुलनात्मक रूप से अनुशासित दृष्टिकोण इसके उत्पाद निर्णयों में भी परिलक्षित होता है। उपभोक्ता बाजार हिस्सेदारी का पीछा करने के बजाय, कंपनी ने एंटरप्राइज़-ग्रेड सुविधाओं जैसे कि GitHub एकीकरण, ऑडिट लॉग, अनुकूलन योग्य अनुमतियाँ और डोमेन-विशिष्ट सुरक्षा नियंत्रणों को प्राथमिकता दी है। छह महीने पहले, इसने डेवलपर्स के लिए एक विशाल 500,000-टोकन संदर्भ विंडो पेश की, जो Google के अपने 1-मिलियन-टोकन विंडो को निजी परीक्षकों तक सीमित करने के निर्णय के विपरीत है। इस रणनीतिक फोकस के परिणामस्वरूप एक व्यापक, कोडिंग-केंद्रित पेशकश हुई है जो उद्यमों के साथ तेजी से गूंज रही है।

कंपनी ने हाल ही में गैर-कोडर्स को अपने संगठनों के भीतर AI-जनित एप्लिकेशन प्रकाशित करने में सक्षम बनाने वाली सुविधाओं की शुरुआत की, साथ ही पिछले सप्ताह के कंसोल अपग्रेड में बढ़ी हुई सहयोग क्षमताओं (साझा करने योग्य प्रॉम्प्ट और टेम्पलेट सहित) की विशेषता है, जो इस प्रवृत्ति को और अधिक स्पष्ट करती है। यह लोकतंत्रीकरण एक ‘ट्रोजन हॉर्स’ रणनीति को दर्शाता है: शुरू में डेवलपर्स को मजबूत नींव बनाने के लिए सशक्त बनाना, इसके बाद व्यापक उद्यम कार्यबल तक पहुंच का विस्तार करना, अंततः कॉर्पोरेट सूट तक पहुंचना।

क्लॉड के साथ हैंड्स-ऑन: एक व्यावहारिक प्रयोग

इन कोडिंग एजेंटों की वास्तविक दुनिया की क्षमताओं का आकलन करने के लिए, लेखों को संग्रहीत करने के लिए एक डेटाबेस बनाने पर ध्यान केंद्रित करते हुए एक व्यावहारिक प्रयोग किया गया। तीन अलग-अलग दृष्टिकोणों को नियोजित किया गया था: एंथ्रोपिक के ऐप के माध्यम से क्लॉड 3.7 सॉनेट, कर्सर का कोडिंग एजेंट और क्लॉड कोड।

एंथ्रोपिक के ऐप के माध्यम से सीधे क्लॉड 3.7 का उपयोग करते हुए, प्रदान किया गया मार्गदर्शन उल्लेखनीय रूप से व्यावहारिक था, खासकर व्यापक कोडिंग अनुभव के बिना किसी व्यक्ति के लिए। मॉडल ने PostgreSQL डेटाबेस को नियोजित करने वाले मजबूत समाधानों से लेकर एयरटेबल जैसे अधिक हल्के विकल्पों तक कई विकल्प प्रस्तुत किए। हल्के समाधान का चयन करते हुए, क्लॉड ने एक API से लेख निकालने और उन्हें एक कनेक्टर सेवा का उपयोग करके एयरटेबल में एकीकृत करने की प्रक्रिया का व्यवस्थित रूप से मार्गदर्शन किया। जबकि इस प्रक्रिया में लगभग दो घंटे लगे, मुख्य रूप से प्रमाणीकरण चुनौतियों के कारण, यह एक कार्यात्मक प्रणाली में परिणत हुई। अनिवार्य रूप से, स्वायत्त रूप से सभी कोड लिखने के बजाय, क्लॉड ने वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए एक व्यापक खाका प्रदान किया।

कर्सर, क्लॉड के मॉडल पर अपनी डिफ़ॉल्ट निर्भरता के साथ, एक पूर्ण कोड संपादक अनुभव प्रस्तुत करता है और स्वचालन की ओर अधिकझुकाव प्रदर्शित करता है। हालाँकि, इसे प्रत्येक चरण में अनुमति की आवश्यकता होती है, जिसके परिणामस्वरूप कुछ हद तक पुनरावृत्त वर्कफ़्लो होता है।

क्लॉड कोड ने एक अलग दृष्टिकोण पेश किया, जो सीधे टर्मिनल के भीतर काम करता है और एक RSS फ़ीड से लेखों के साथ आबादी वाले स्थानीय डेटाबेस को बनाने के लिए SQLite का उपयोग करता है। यह समाधान एयरटेबल कार्यान्वयन की तुलना में कम मजबूत और सुविधा संपन्न होने के बावजूद, अंतिम लक्ष्य को प्राप्त करने में सरल और अधिक विश्वसनीय साबित हुआ। यह शामिल निहित ट्रेड-ऑफ को उजागर करता है और विशिष्ट परियोजना आवश्यकताओं के आधार पर कोडिंग एजेंट का चयन करने के महत्व को रेखांकित करता है।

इस प्रयोग से मुख्य निष्कर्ष यह है कि एक गैर-डेवलपर के रूप में भी, तीनों दृष्टिकोणों का उपयोग करके कार्यात्मक डेटाबेस एप्लिकेशन बनाना संभव था। यह एक साल पहले लगभग अकल्पनीय होता। और, विशेष रूप से, तीनों दृष्टिकोण क्लॉड की अंतर्निहित क्षमताओं पर निर्भर थे।

कोडिंग एजेंट इकोसिस्टम: कर्सर और परे

शायद एंथ्रोपिक की सफलता का सबसे सम्मोहक संकेतक कर्सर, एक AI कोड एडिटर की अभूतपूर्व वृद्धि है। रिपोर्टों से संकेत मिलता है कि कर्सर ने केवल 12 महीनों के भीतर 360,000 उपयोगकर्ताओं को जमा किया है, जिनमें से 40,000 से अधिक भुगतान करने वाले ग्राहक हैं। यह तीव्र विकास प्रक्षेपवक्र संभावित रूप से कर्सर को उस मील के पत्थर तक पहुंचने वाली सबसे तेज़ SaaS कंपनी के रूप में स्थापित करता है।

कर्सर की सफलता आंतरिक रूप से क्लॉड से जुड़ी है। जैसा कि रेड ड्रैगन (AI एजेंटों के एक स्वतंत्र डेवलपर) के सह-संस्थापक सैम विटवेन ने देखा, “आपको सोचना होगा कि उनका नंबर एक ग्राहक कर्सर है। [कर्सर] पर अधिकांश लोग क्लॉड सॉनेट मॉडल - 3.5 मॉडल - का उपयोग कर रहे थे। और अब ऐसा लगता है कि हर कोई 3.7 पर माइग्रेट कर रहा है।”

एंथ्रोपिक और उसके पारिस्थितिकी तंत्र के बीच संबंध कर्सर जैसी व्यक्तिगत कंपनियों से परे है। नवंबर में, एंथ्रोपिक ने अपने मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) को एक खुले मानक के रूप में पेश किया, जिससे डेवलपर्स ऐसे टूल बना सकते हैं जो क्लॉड मॉडल के साथ सहजता से बातचीत करते हैं। इस मानक ने डेवलपर समुदाय के भीतर व्यापक रूप से अपनाया है।

विटवेन ने इस दृष्टिकोण के महत्व को समझाया: “इस प्रोटोकॉल को एक खुले प्रोटोकॉल के रूप में लॉन्च करके, वे एक तरह से कह रहे हैं, ‘अरे, हर कोई, इस पर काम करो। आप जो चाहें विकसित कर सकते हैं जो इस प्रोटोकॉल में फिट बैठता है। हम इस प्रोटोकॉल का समर्थन करने जा रहे हैं।’”

यह रणनीति एक पुण्य चक्र बनाती है: डेवलपर्स विशेष रूप से क्लॉड के लिए उपकरण बनाते हैं, उद्यमों के लिए इसके मूल्य प्रस्ताव को बढ़ाते हैं, जो बदले में आगे अपनाने को प्रेरित करता है और अधिक डेवलपर्स को आकर्षित करता है।

प्रतिस्पर्धी परिदृश्य: माइक्रोसॉफ्ट, ओपनएआई, गूगल और ओपन सोर्स

जबकि एंथ्रोपिक ने अपने केंद्रित दृष्टिकोण के साथ एक जगह बनाई है, प्रतियोगी सफलता की अलग-अलग डिग्री के साथ विविध रणनीतियों का पीछा कर रहे हैं।

माइक्रोसॉफ्ट अपने GitHub कोपायलट के माध्यम से एक मजबूत पैर जमाए हुए है, जिसमें लगभग दो वर्षों के भीतर 1.3 मिलियन भुगतान करने वाले उपयोगकर्ता और 77,000 से अधिक संगठनों द्वारा अपनाया गया है। हनीवेल, स्टेट स्ट्रीट, टीडी बैंक ग्रुप और लेवी’स जैसी प्रमुख कंपनियां इसके उपयोगकर्ताओं में से हैं। यह व्यापक रूप से अपनाया जाना माइक्रोसॉफ्ट के मौजूदा उद्यम संबंधों और इसके पहले-प्रस्तावक लाभ के लिए जिम्मेदार है, जो OpenAI में इसके शुरुआती निवेश और कोपायलट को शक्ति देने के लिए OpenAI के मॉडल के उपयोग से उत्पन्न हुआ है।

हालांकि, यहां तक कि माइक्रोसॉफ्ट ने भी एंथ्रोपिक की ताकत को स्वीकार किया है। अक्टूबर में, इसने GitHub कोपायलट उपयोगकर्ताओं को OpenAI के प्रसाद के विकल्प के रूप में एंथ्रोपिक के मॉडल का चयन करने में सक्षम बनाया। इसके अलावा, OpenAI के हालिया मॉडल, o1 और नए o3 (जो विस्तारित सोच के माध्यम से तर्क पर जोर देते हैं), ने कोडिंग या एजेंटिक कार्यों में विशेष लाभ प्रदर्शित नहीं किए हैं।

गूगल ने हाल ही में अपने कोड असिस्ट को मुफ्त में पेश करके अपना कदम उठाया है, लेकिन यह एक रणनीतिक पहल के बजाय एक रक्षात्मक पैंतरेबाज़ी प्रतीत होती है।

ओपन-सोर्स आंदोलन इस परिदृश्य में एक और महत्वपूर्ण शक्ति का प्रतिनिधित्व करता है। मेटा के लामा मॉडल ने पर्याप्त उद्यम कर्षण प्राप्त किया है, जिसमें एटी एंड टी, डोरडैश और गोल्डमैन सैक्स जैसी प्रमुख कंपनियां विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए लामा-आधारित मॉडल तैनात कर रही हैं। ओपन-सोर्स दृष्टिकोण उद्यमों को अधिक नियंत्रण, अनुकूलन विकल्प और लागत लाभ प्रदान करता है जो बंद मॉडल अक्सर मेल नहीं खा सकते हैं।

इसे सीधे खतरे के रूप में देखने के बजाय, एंथ्रोपिक खुद को ओपन सोर्स के पूरक के रूप में स्थापित करता प्रतीत होता है। एंटरप्राइज़ ग्राहक अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर ओपन-सोर्स मॉडल के संयोजन में क्लॉड का लाभ उठा सकते हैं, एक हाइब्रिड दृष्टिकोण अपना सकते हैं जो प्रत्येक की ताकत को अधिकतम करता है।

वास्तव में, कई बड़े पैमाने की उद्यम कंपनियों ने एक बहुविध दृष्टिकोण अपनाया है, किसी दिए गए कार्य के लिए सबसे उपयुक्त मॉडल का उपयोग करते हुए। उदाहरण के लिए, इंटुइट ने शुरू में अपने टैक्स रिटर्न अनुप्रयोगों के लिए डिफ़ॉल्ट के रूप में OpenAI पर भरोसा किया, लेकिन बाद में कुछ परिदृश्यों में अपने बेहतर प्रदर्शन के कारण क्लॉड पर स्विच कर दिया। इस अनुभव ने इंटुइट को एक AI ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क विकसित करने के लिए प्रेरित किया जिसने मॉडल के बीच निर्बाध स्विचिंग की सुविधा प्रदान की।

अधिकांश अन्य उद्यम कंपनियों ने तब से एक समान अभ्यास अपनाया है, प्रत्येक विशिष्ट उपयोग के मामले के लिए सबसे उपयुक्त मॉडल को नियोजित करते हुए, अक्सर सरल API कॉल के माध्यम से मॉडल को एकीकृत करते हैं। जबकि लामा जैसा ओपन-सोर्स मॉडल कुछ उदाहरणों में उपयुक्त हो सकता है, क्लॉड अक्सर उन कार्यों के लिए पसंदीदा विकल्प होता है जिनके लिए उच्च सटीकता की आवश्यकता होती है, जैसे कि गणना।

उद्यम निहितार्थ: कोडिंग एजेंटों में बदलाव को नेविगेट करना

उद्यम निर्णय निर्माताओं के लिए, यह तेजी से विकसित हो रहा परिदृश्य अवसरों और चुनौतियों दोनों को प्रस्तुत करता है।

सुरक्षा एक सर्वोपरि चिंता बनी हुई है, लेकिन हाल ही में एक स्वतंत्र रिपोर्ट ने क्लॉड 3.7 सॉनेट को आज तक का सबसे सुरक्षित मॉडल बताया, जो परीक्षण किया गया एकमात्र ऐसा मॉडल है जो “जेलब्रेक-प्रूफ” साबित हुआ। यह सुरक्षा मुद्रा, Google और Amazon दोनों के एंथ्रोपिक के समर्थन (और AWS बेडरॉक में एकीकरण) के साथ मिलकर, इसे उद्यम अपनाने के लिए अनुकूल रूप से स्थापित करती है।

कोडिंग एजेंटों का प्रसार न केवल अनुप्रयोगों को विकसित करने के तरीके को बदल रहा है; यह प्रक्रिया का लोकतंत्रीकरण कर रहा है। GitHub के अनुसार, उद्यम कंपनियों में यू.एस.-आधारित डेवलपर्स का एक बड़ा 92% पहले से ही 18 महीने पहले काम पर AI-संचालित कोडिंग टूल का उपयोग कर रहे थे। यह आंकड़ा तब से काफी बढ़ गया है।

विटवेन ने तकनीकी और गैर-तकनीकी टीम के सदस्यों के बीच अंतर को पाटने पर प्रकाश डाला: “लोगों को [क्योंकि] कोडर नहीं होने के कारण जो चुनौती आ रही है, वह वास्तव में यह है कि वे बहुत सारी शब्दावली नहीं जानते हैं। वे सर्वोत्तम प्रथाओं को नहीं जानते हैं।” AI कोडिंग एजेंट तेजी से इस चुनौती का समाधान कर रहे हैं, जिससे अधिक प्रभावी सहयोग सक्षम हो रहा है।

उद्यम अपनाने के लिए, विटवेन एक संतुलित दृष्टिकोण की वकालत करते हैं: “यह इस समय सुरक्षा और प्रयोग के बीच संतुलन है। स्पष्ट रूप से, डेवलपर पक्ष पर, लोग इस सामान के साथ वास्तविक दुनिया के ऐप्स बनाना शुरू कर रहे हैं।”

AI कोडिंग एजेंटों का उद्भव उद्यम सॉफ्टवेयर विकास में एक मौलिक बदलाव का संकेत देता है। जब प्रभावी ढंगसे तैनात किया जाता है, तो ये उपकरण डेवलपर्स को प्रतिस्थापित नहीं करते हैं, बल्कि उनकी भूमिकाओं को बदलते हैं, जिससे वे कार्यान्वयन विवरणों के बजाय वास्तुकला और नवाचार पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

एंथ्रोपिक का अनुशासित दृष्टिकोण, विशेष रूप से कोडिंग क्षमताओं पर ध्यान केंद्रित करते हुए, जबकि प्रतियोगी कई प्राथमिकताओं का पीछा करते हैं, महत्वपूर्ण लाभ प्राप्त करते प्रतीत होते हैं। 2025 के अंत तक, इस अवधि को पूर्वव्यापी रूप से उस महत्वपूर्ण क्षण के रूप में देखा जा सकता है जब AI कोडिंग एजेंट अपरिहार्य उद्यम उपकरण बन गए, जिसमें क्लॉड अग्रणी था।

तकनीकी निर्णय निर्माताओं के लिए, अनिवार्यता स्पष्ट है: इन उपकरणों के साथ तुरंत प्रयोग शुरू करें या उन प्रतियोगियों से पीछे रहने का जोखिम उठाएं जो पहले से ही विकास चक्रों को नाटकीय रूप से तेज करने के लिए उनका लाभ उठा रहे हैं। यह स्थिति iPhone क्रांति के शुरुआती दिनों को दर्शाती है, जहां कंपनियों ने शुरू में अपने कॉर्पोरेट नेटवर्क से “गैर-स्वीकृत” उपकरणों को प्रतिबंधित करने का प्रयास किया, केवल अंततः BYOD नीतियों को अपनाने के लिए क्योंकि कर्मचारी की मांग भारी हो गई। कुछ कंपनियों, जैसे हनीवेल, ने हाल ही में इसी तरह AI कोडिंग टूल के “दुष्ट” उपयोग को बंद करने की कोशिश की है जो IT द्वारा अनुमोदित नहीं हैं।

स्मार्ट कंपनियां पहले से ही नियंत्रित प्रयोग की सुविधा के लिए सुरक्षित सैंडबॉक्स वातावरण स्थापित कर रही हैं। जो संगठन नवाचार को बढ़ावा देते हुए स्पष्ट गार्डरेल स्थापित करते हैं, वे कर्मचारी उत्साह और अंतर्दृष्टि दोनों के लाभों को प्राप्त करेंगे कि ये उपकरण उनकी अनूठी जरूरतों को कैसे पूरा कर सकते हैं, खुद को उन प्रतियोगियों से आगे रख सकते हैं जो परिवर्तन का विरोध करते हैं। और एंथ्रोपिक का क्लॉड, कम से कम वर्तमान के लिए, इस परिवर्तनकारी आंदोलन का एक प्रमुख लाभार्थी है।