Исследование Anthropic: в 207 000 исследовательских сессий учёные чаще всего использовали Claude для анализа данных и написания текстов

Anthropic опубликовала отчёт о том, как учёные используют Claude, Claude Code и Claude Science. В исследовании проанализировали 207 049 сессий на потребительских тарифах с 2 августа по 30 сентября 2026 года (128 914 в Claude и Cowork, 78 135 в Claude Code). Классификатор определял для каждой сессии область науки и исследовательскую задачу; Anthropic сообщает, что сохранила только эти метки, а результаты приводит в агрегированном виде.

Что сообщает Anthropic:

• Области науки: в пересчёте на число исследователей Claude чаще используют в информатике, математике и статистике, а реже — в здравоохранении и лабораторных физических науках. На информатику приходится 4,3% исследователей в мире, но 32,7% сессий Claude Code.
• Задачи: анализ данных составляет 33,7% сессий Claude и 48,1% сессий Claude Code, тогда как на него приходится 27,6% рабочего времени исследователей. На написание текстов приходится 32,0% сессий Claude. Сбор данных (11,5%) и генерация идей (4,2% в Claude, 2,1% в Claude Code) используются реже, чем можно было бы ожидать по затратам времени на них, хотя опрос 528 учёных, использующих ИИ, показывает, что генерация идей и сбор данных они считают наиболее важными для получения значимых результатов.
• Claude Science: генерация идей составляет около 8% его сессий — примерно столько же времени, сколько на неё тратят исследователи; задачи в нём более специализированы, чем в Claude. Anthropic трактует это как признак того, что специализированные инструменты сокращают разрыв.
• Возможности: задачи, для которых ИИ теоретически подходит лучше всего, выполняются в два-четыре раза чаще, чем можно было бы предположить по времени, которое на них тратят исследователи.
• Сценарии: согласно простой модели, по оценке Anthropic, нынешние возможности ИИ могут удвоить объём исследований в некоторых областях. Если бы ИИ выполнял всю исследовательскую работу, не связанную с физическими экспериментами, объём исследований в информатике и статистике мог бы вырасти до 15 раз, а в химии и биологии — в три-четыре раза. Около 40% опрошенных исследователей ожидают, что к 2030 году ИИ сможет проводить целые исследовательские проекты.