Los científicos usan Claude sobre todo para analizar datos y escribir, no para generar ideas
AI for scientific discovery: How researchers use Claude
Un análisis de 207.000 sesiones de Claude y Claude Code revela que los investigadores emplean la IA principalmente para analizar datos y redactar, tareas que la IA domina, y menos para generar hipótesis o recopilar datos, que ellos consideran clave para el descubrimiento. El uso se concentra en ciencias formales como informática, matemáticas y estadística, y es menor en ciencias de laboratorio. Si la IA automatizara todo el trabajo no físico, la producción en informática podría multiplicarse por 15.
Los científicos parecen usar la IA allí donde funciona mejor.
- StableAlkyne
Son muy buenos asistentes de investigación.
Nunca confiaría en una IA para llegar a una conclusión científica, pero son muy buenos en algunas cosas:
- Graficar con lenguaje natural: "Crea un diagrama de dispersión de la columna A frente a la columna B, escala logarítmica en Y y usa estrellas cuyo tamaño dependa de la columna C". Todas las librerías de graficación (excepto quizás ggplot2 / plotnind) apestan, y el código repetitivo nunca deja de ser tedioso.
- Búsqueda de literatura, p. ej. "¿Ha habido algún artículo revisado por pares en el que hayan aplicado el método X al dominio Y?"
- Visualización compleja, p. ej. "Crea un archivo HTML autocontenido con una visualización interactiva en 3D de este grafo. Añade optimización de posición de bolas y resortes y déjame mover los nodos".
- Probar cosas aleatorias que normalmente serían demasiado lentas como para que valga la pena, p. ej. "Aquí tienes un conjunto de datos. Prueba los métodos de regresión A, B y C e informa una tabla". En este caso, normalmente se equivocará y sobreajustará, pero es una buena prueba de humo.
Fíjate que en todos estos casos se usa para cosas tediosas que aportan algo de valor, pero en última instancia solo proporcionan información para tomar una decisión.
Concedido, me gustaría tener un asistente de investigación al que pudiera entrenar, pero si tu empresa no va a crear un puesto, no hay mucho que puedas hacer.
- w10-1
Entonces: código + economía; investigadores y organizaciones condenados a la saturación
Principalmente citas:
- 207K sesiones de usuarios consumidores de claude (78K de código, el resto chat+cowork) en agosto+septiembre de '26 clasificadas según la taxonomía SciNet de 7K
- dominios más grandes: ciencias de la computación (11.9%), ingeniería (8.4%) y medicina (7.7%)
- mayor ratio de uso/investigador: ciencias de la computación, matemáticas, estadística; ciencias sociales
- "El uso también es alto para las ciencias sociales" ... "El uso relativo es bajo en [...] las ciencias sociales, con la excepción de la economía"
- Uso de Claude y capacidad de IA: "el 20% de tareas con mayor uso también atraen de dos a cuatro veces el uso esperado" "Los investigadores de ciencias de la salud usan Claude relativamente poco en comparación con las puntuaciones de capacidad de IA de sus tareas"
- "La capacidad teórica de la IA también predice cuánto permiten los investigadores que Claude trabaje de forma autónoma"
- "las ganancias de productividad tienden a materializarse solo después de que las organizaciones se reestructuran en torno a ellas (David 1990; Brynjolfsson, Rock y Syverson 2021)"
- "Una oleada de nuevos artículos de investigación podría hacer avanzar un campo más rápido, pero también saturar la capacidad de los científicos para absorber o verificar los resultados".
- "A medida que la IA se vuelve más capaz y autónoma, los sistemas de IA podrían tomar la delantera en la verificación, la revisión y la comunicación de resultados importantes, lo que aliviaría el problema de absorción discutido anteriormente"
- "Quinto, los sistemas de IA más autónomos pueden aumentar el desafío de garantizar que la investigación impulsada por IA siga alineada con los objetivos humanos"
- "Un efecto puede ser un cambio en la seguridad laboral de los investigadores [...]
- dreambuffer
No me gusta este estilo de artículo en el que el "Cómo" es "¿de qué manera lo usan?" y no "¿qué técnicas usan?". Preferiría ver configuraciones específicas de laboratorio, cómo usan y coordinan agentes, qué tipo de protocolo tienen para hacer preguntas y verificar información, etc.
- FailMore
Este artículo habla de que los resultados son artefactos de Claude. Tengo curiosidad por saber si alguien tiene comentarios sobre el uso de artefactos de Claude. ¿Qué te gusta y qué no?
Como pasatiempo mantengo https://smalldocs.org / https://github.com/espressoplease/smalldocs, una capa de artefactos agnóstica al agente, así que busco comentarios sobre el uso de artefactos en general.
Aquí hay algunos ejemplos de artefactos científicos de SmallDoc:
Pingüinos de Palmer: masa corporal, longitud de la aleta y especie - https://smalldocs.org/s/YrJDCfCD8-6j_uRE0pNCbI#k=odJRxWOIySV...
AlphaFold 3: capacidades, evidencia y límites operativos - https://smalldocs.org/s/rRRuByQhmhZNBH_4RNCx1t#k=S0Jhyf72Q6M...
- bemtevi
La IA en la ciencia es muy diferente de la IA en la programación en algunos aspectos. Parece bastante inofensiva en la programación muchas veces porque se usa para acelerar tareas mecánicas como escribir código repetitivo. Pero en la ciencia, si les da a los científicos un impulso en el descubrimiento, creo que es probable que conduzca a una actitud aún más temeraria sobre el poder que tales descubrimientos pueden tener, y por lo tanto a un mucho mayor abuso de poder por parte de los ricos y actores maliciosos.