Anthropic ha classificato 207.049 sessioni di Claude e Claude Code associate alla ricerca scientifica. Nell’analisi, l’analisi dei dati e la scrittura occupano quote importanti delle sessioni; i forti aumenti di produttività citati nel rapporto, invece, sono risultati di scenari ipotetici. Il campione principale riguarda sessioni dal 2 agosto al 30 settembre 2026; Anthropic ha pubblicato il rapporto il 5 novembre 2026. Il rapporto tecnico di Anthropic esamina anche Claude Science e un sondaggio tra ricercatori.
Che cosa ha analizzato Anthropic
Il campione comprende 128.914 sessioni di Claude Chat e Cowork e 78.135 di Claude Code, tutte su piani consumer. Due classificatori hanno individuato le sessioni di ricerca e assegnato loro un campo, un sottocampo e un’attività usando SciNet, una tassonomia con 7.262 attività, 34 campi e 318 sottocampi. Anthropic afferma di aver conservato etichette di categoria, anziché contenuti aperti come dati, ipotesi o risultati di ricerca, e di aver aggregato i dati applicando soglie minime per account.
Il rapporto include anche un sondaggio su 528 ricercatori, soprattutto nelle scienze della vita e della salute, affiliati a istituzioni negli Stati Uniti e in Canada. I partecipanti provenivano principalmente da candidature ai programmi di finanziamento di Anthropic per la ricerca scientifica e ambiti collegati. L’azienda ritiene che questa selezione possa aver attirato persone che usano l’IA più intensamente dei ricercatori tipici: il sondaggio, quindi, non descrive automaticamente le opinioni dell’intera comunità scientifica.
Analisi dei dati e scrittura ricorrono più spesso nelle sessioni
La tabella confronta la quota di sessioni per attività con la stima di Anthropic della quota di tempo che i ricercatori dedicano alla stessa attività. Sono misure diverse: una sessione classificata in una categoria non equivale a una frazione del tempo di lavoro.
| Attività di ricerca | Sessioni Claude | Sessioni Claude Code | Quota stimata del tempo di ricerca |
| Analisi dei dati | 33,7% | 48,1% | 27,6% |
| Scrittura e comunicazione | 32,0% | 17,6% | 16,0% |
| Raccolta dei dati | 11,5% | 11,9% | 28,6% |
| Ideazione e formulazione di ipotesi | 4,2% | 2,1% | 7,1% |
L’analisi dei dati è la categoria più frequente sia per Claude sia per Claude Code; per quest’ultimo raggiunge il 48,1% delle sessioni considerate. La scrittura e la comunicazione pesano di più nelle sessioni di Claude che in quelle di Claude Code. Raccolta dei dati e ideazione, invece, hanno quote di sessioni inferiori alle rispettive stime del tempo di ricerca.
Per verificare una sintesi bibliografica, chiedi a Claude di indicare il passaggio preciso che sostiene ogni affermazione e confrontalo con l’articolo originale.
Claude Science: più sessioni nelle scienze della vita
Nell’analisi supplementare di Claude Science, le scienze biomediche rappresentano il 31,1% delle sessioni di ricerca, la biologia il 24,1% e la medicina e le scienze cliniche l’8,7%. Per biologia e scienze biomediche, Anthropic confronta inoltre le caratteristiche classificate delle sessioni dei tre prodotti:
| Misura nelle sessioni di biologia e scienze biomediche | Claude | Claude Code | Claude Science |
| Tempo umano stimato per attività | 4,9 ore | 5,9 ore | 10,3 ore |
| Contenuti classificati di livello dottorale | 48,0% | 67,7% | 82,7% |
| Sessioni classificate ad alta autonomia | 23,7% | 64,1% | 73,3% |
Sono caratteristiche delle sessioni, non misure della qualità dei risultati scientifici. Anthropic osserva inoltre che la selezione degli utenti di Claude Science, che potrebbero affrontare attività più specialistiche o impegnative, può contribuire alle differenze tra i prodotti.
Gli scenari di accelerazione sono ipotesi modellate
No: i moltiplicatori del rapporto non indicano guadagni di produttività già osservati. Nel primo scenario, Anthropic ipotizza un’adozione ampia delle capacità attuali dell’IA e stima che queste potrebbero occuparsi del 27–52% del tempo di ricerca, con una mediana del 38%. L’accelerazione modellata della produzione varia da 1,35× nelle arti a 2,02× in statistica.
Gli altri due scenari ipotizzano che l’IA automatizzi rispettivamente il 75% e il 100% delle fasi di ricerca non fisiche. Nel secondo, il modello stima un’accelerazione di circa 8× in informatica, 7× in statistica e scienza dell’informazione, e 6× in economia. Nel terzo, arriva a circa 15–16× in molti campi con poche attività fisiche, ma a circa 3–4× nelle scienze sperimentali di laboratorio, come biologia, chimica e scienza dei materiali. In tutti gli scenari, le attività fisiche restano a carico dei ricercatori. Il modello non considera alcuni vincoli, tra cui la capacità delle strutture, i macchinari, i costi dei materiali sperimentali e la qualità delle idee.
I calcoli economici adottano ipotesi di 30 dollari per ora di agente IA e 95 dollari per ora di ricercatore, con 0,2 ore di IA per ogni ora di lavoro umano risparmiata. Sono parametri del modello, non tariffe degli abbonamenti Claude.
Un modo pratico per controllare le fonti
Per organizzare un lavoro bibliografico, Andy Stapleton mostra in un tutorial in inglese come creare Projects separati con istruzioni personalizzate e file di riferimento per materiali come articoli e linee guida. La dimostrazione offre un esempio concreto di organizzazione del contesto di lavoro.
In una discussione su Reddit, alcuni utenti consigliano di chiedere il passaggio esatto a sostegno di ogni affermazione e di controllarlo nel PDF. Altri raccontano che Claude può attribuire un risultato allo studio sbagliato o scambiare una ricerca non trovata per una vera lacuna bibliografica. Sono esperienze individuali, non una misura generale dell’accuratezza del sistema.
