Anthropic-Studie mit 207.000 Forschungssitzungen: Wissenschaftler nutzen Claude vor allem für Datenanalyse und Schreiben

Anthropic hat einen Bericht darüber veröffentlicht, wie Wissenschaftler Claude, Claude Code und Claude Science nutzen. Analysiert wurden 207.049 Sitzungen mit Verbraucher-Abos vom 2. August bis zum 30. September 2026 (128.914 mit Claude und Cowork, 78.135 mit Claude Code). Ein Klassifikator ordnete jeder Sitzung ein Fachgebiet und eine Forschungsaufgabe zu. Laut Anthropic wurden nur diese Zuordnungen gespeichert und die Ergebnisse aggregiert dargestellt.

Was Anthropic berichtet:

• Fachgebiete: Gemessen an der Zahl der Forschenden nutzen Informatik, Mathematik und Statistik Claude häufiger, Gesundheitswissenschaften und experimentelle Naturwissenschaften dagegen seltener. In der Informatik arbeiten 4,3 % der Forschenden weltweit, auf sie entfallen jedoch 32,7 % der Claude-Code-Sitzungen.
• Aufgaben: Datenanalyse macht 33,7 % der Claude-Sitzungen und 48,1 % der Claude-Code-Sitzungen aus, verglichen mit 27,6 % der Forschungszeit. Schreiben macht 32,0 % der Claude-Sitzungen aus. Für Datenerhebung (11,5 %) und Ideengenerierung (4,2 % mit Claude, 2,1 % mit Claude Code) wird weniger Zeit aufgewendet, als diese Aufgaben in der Forschung einnehmen. In einer Umfrage unter 528 Wissenschaftlern, die KI nutzen, zählen Ideengenerierung und Datenerhebung jedoch zu den wichtigsten Aufgaben für bedeutende Ergebnisse.
• Claude Science: Ideengenerierung macht etwa 8 % seiner Sitzungen aus und entspricht damit ungefähr dem Anteil der Forschungszeit, den sie beansprucht. Die Aufgaben sind stärker spezialisiert als bei Claude. Anthropic deutet dies als Hinweis darauf, dass spezialisierte Tools die Lücke verkleinern.
• Fähigkeiten: Aufgaben, für die KI theoretisch am besten geeignet ist, werden zwei- bis viermal häufiger genutzt, als es der Anteil an der Forschungszeit erwarten ließe.
• Szenarien: Anthropic zufolge könnten die heutigen Fähigkeiten der KI laut einem einfachen Modell die Forschungsleistung in einigen Fachgebieten verdoppeln. Würde KI alle nicht-physische Forschungsarbeit übernehmen, könnten Informatik und Statistik um bis zu das 15-Fache und Chemie und Biologie um das Drei- bis Vierfache zulegen. Etwa 40 % der befragten Forschenden erwarten, dass KI bis 2030 vollständige Forschungsprojekte durchführen wird.