Estudio de Anthropic sobre 207.000 sesiones de investigación: los científicos usan Claude principalmente para analizar datos y redactar

Anthropic publicó un informe sobre cómo usan los científicos Claude, Claude Code y Claude Science. Analizó 207.049 sesiones de planes para consumidores entre el 2 de agosto y el 30 de septiembre de 2026 (128.914 en Claude y Cowork, y 78.135 en Claude Code). Un clasificador asignó a cada sesión un campo y una tarea de investigación; Anthropic afirma que solo se conservaron esas etiquetas y que los resultados se presentan de forma agregada.

Lo que informa Anthropic:

• Campos: en relación con el número de investigadores, quienes trabajan en informática, matemáticas y estadística usan más Claude, mientras que quienes se dedican a la salud y a las ciencias físicas de laboratorio lo usan menos. La informática representa el 4,3 % de los investigadores del mundo, pero el 32,7 % de las sesiones de Claude Code.
• Tareas: el análisis de datos representa el 33,7 % de las sesiones de Claude y el 48,1 % de las de Claude Code, frente al 27,6 % del tiempo de los investigadores. La redacción representa el 32,0 % de las sesiones de Claude. La recopilación de datos (11,5 %) y la generación de ideas (4,2 % en Claude y 2,1 % en Claude Code) se usan menos de lo que correspondería al tiempo que requieren, aunque una encuesta a 528 científicos que usan IA sitúa la generación de ideas y la recopilación de datos como las tareas más importantes para obtener resultados relevantes.
• Claude Science: la generación de ideas representa cerca del 8 % de sus sesiones, aproximadamente la proporción del tiempo de los investigadores que requiere, y las tareas están más especializadas que en Claude. Anthropic interpreta esto como señal de que las herramientas especializadas reducen la brecha.
• Capacidad: las tareas para las que, en teoría, la IA es más apta se usan entre dos y cuatro veces más de lo que predeciría el tiempo que dedican los investigadores.
• Escenarios: según un modelo sencillo, Anthropic afirma que las capacidades actuales podrían duplicar la producción de investigación en algunos campos. Si la IA realizara todo el trabajo de investigación no físico, la producción en informática y estadística podría multiplicarse hasta por 15, y la de química y biología, por tres o cuatro. Cerca del 40 % de los investigadores encuestados espera que la IA lleve a cabo proyectos de investigación completos para 2030.